肺部CT影像分割与预测数据集LungCTImageSegmentationandPredictionDataset-liangyz2019
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 肺部疾病, 图像分割, 机器学习, 深度学习, 疾病预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了肺部CT扫描影像及其相关预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为用于静态分析的医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但CT影像数据通常来源于医疗机构的患者扫描。
数据维度：数据集包含CT影像的切片数据以及患者级别的预测结果。train_segmented.csv 文件包含了每个切片的详细信息，包括 StudyInstanceUID、Slice、ImageHeight、ImageWidth、SliceThickness、ImagePositionPatient_x、ImagePositionPatient_y、ImagePositionPatient_z 和七个预测类别（C1-C7）的概率值。patient_pred.csv 文件包含了每个患者的总体预测结果以及七个预测类别的概率值。此外，还包括了多个 .tph 文件，推测为预训练模型文件。
数据格式：数据集主要包含 CSV 格式的文件（train_segmented.csv 和 patient_pred.csv）以及 .tph 格式的文件，CSV 文件易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医学影像研究或相关公开数据集，具体来源未在提供的信息中明确说明，但数据已经过预处理，可能包括图像分割和特征提取。
该数据集适合用于肺部CT影像的分割、疾病预测以及深度学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、计算机辅助诊断（CAD）和深度学习在医疗领域的应用研究，例如肺部疾病的早期检测、影像分割算法的开发与评估。
行业应用：可以为医疗影像分析公司、医院和研究机构提供数据支持，用于开发基于CT影像的疾病诊断和预测系统。
决策支持：支持医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉医学影像处理流程。
此数据集特别适合用于探索肺部 CT 影像特征与疾病之间的关系，评估不同分割和预测模型的性能，并开发用于肺部疾病诊断和预测的实用工具，例如肺部疾病的风险评估和预后预测。
