肺部CT影像诊断标签与预测数据集LungCTImageDiagnosisLabelandPredictionDataset-molimen
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺部疾病, CT扫描, 图像识别, 诊断预测, 机器学习, 放射学, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自RSNA（北美放射学会）的肺部CT影像诊断数据，记录了患者的CT扫描图像信息及对应的诊断标签和预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为特定时间段内的临床影像数据。
地理范围：数据来源为全球范围内的医疗机构，涵盖不同地区的患者CT扫描数据。
数据维度：数据集包含以下关键信息：
患者ID (patientId)
诊断类别 (class)，包括“无肺部病变/正常”、“肺部病变”等。
预测字符串 (PredictionString)，用于描述病灶的位置和边界框信息，通常用于目标检测任务。
数据格式：主要以CSV格式提供，包括stage_2_detailed_class_info.csv（详细的诊断类别信息）、stage_2_sample_submission.csv（提交格式示例）和stage_2_train_labels.csv（训练标签）。部分数据可能还包含文本文件（GCP Credits Request Link - RSNA.txt），用于获取云服务资源。
来源信息：数据来源于RSNA公开的比赛或数据集，用于推动医学影像诊断技术的进步。已进行数据脱敏和清洗，确保符合数据隐私保护要求。
该数据集特别适用于医学影像分析、肺部疾病诊断、目标检测和机器学习模型训练。
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：适用于医学影像处理、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，如肺部疾病的自动检测、分割和诊断。
行业应用：为医疗影像公司、医院和研究机构提供数据支持，用于开发和改进肺部疾病诊断工具，辅助医生进行诊断。
决策支持：支持临床医生进行肺部疾病的诊断和治疗决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员了解和掌握医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于开发和评估基于CT影像的肺部疾病诊断模型，提高疾病诊断的准确性和效率，推动医学影像技术在临床实践中的应用。
