肺部CT影像异常检测数据集_Lung_CT_Image_Anomaly_Detection
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 肺部疾病, 目标检测, 图像分类, 深度学习, 数据增强, 影像组学
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了肺部CT扫描图像及其对应的标注信息，用于肺部异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为用于训练和测试的静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的医学影像数据。
数据维度：数据集主要由两部分组成：
CT图像：包含大量.jpg格式的CT扫描图像。
标注信息：提供与图像对应的CSV文件，包含图像ID、标注框坐标（boxes）、研究实例ID（StudyInstanceUID）以及异常类型标签（label_y）等信息。
数据格式：
CT图像为.jpg格式，方便图像处理和深度学习模型训练。
标注信息以CSV格式提供，方便数据解析和管理。
该数据集来源于医学影像研究或公开数据集，已进行初步处理，包括图像格式转换和标注信息的整理。
该数据集适合用于医学影像分析、目标检测和图像分类等领域，特别适用于开发基于深度学习的肺部疾病诊断辅助系统。
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、计算机视觉与深度学习交叉领域的学术研究，如肺部疾病的自动检测、病灶分割、影像组学特征提取等。
行业应用：为医疗影像诊断、疾病筛查和辅助诊断系统提供数据支持，特别是在肺部疾病的早期诊断和风险评估方面。
决策支持：支持医生进行诊断决策，提高诊断效率和准确性，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能和深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉医学影像处理流程，开发相关模型。
此数据集特别适合用于探索肺部CT影像中各种异常（如结节、肿块等）的特征，并构建基于深度学习的自动检测模型，以提高肺部疾病的早期诊断率和患者预后。
