肺功能评估影像及临床数据分析数据集PulmonaryFunctionAssessmentImagingandClinicalData-paulmreese
数据来源：互联网公开数据
标签：肺部疾病, 影像数据, 临床数据, 肺功能, 医学影像, 时间序列分析, 机器学习, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自医学研究或公开数据库的肺功能评估相关数据，旨在用于肺部疾病的诊断和预后预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含患者在不同时间点的测量结果，因此可进行时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，但可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包含DICOM格式的医学影像（.dcm），以及与影像数据相关的临床数据，包括患者ID、随访时间（Weeks）、用力肺活量（FVC）、肺活量百分比（Percent）、年龄（Age）、性别（Sex）、吸烟史（SmokingStatus）等。此外，还包含用于模型训练和验证的CSV文件，提供了结构化数据。
数据格式：数据以多种格式提供，包括DICOM (.dcm) 格式的医学影像，PyTorch模型文件 (.pt)，JSON格式的元数据文件 (.json)，以及CSV (.csv) 和 pickle (.pkl) 格式的结构化临床数据，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医学研究或公开数据集，具体来源需参考数据集中的元数据文件。数据已进行预处理，包括数据的标准化和清洗，以便于分析。
该数据集适合用于肺部疾病的诊断和预测，以及医学影像分析和机器学习模型的构建。
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、肺部疾病诊断、疾病进展预测等方面的学术研究，如肺纤维化进展预测、肺功能下降趋势分析等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在肺部疾病的早期诊断、个性化治疗方案制定、临床决策支持系统开发等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行疾病风险评估、治疗效果评估，以及优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学影像分析、临床数据分析、机器学习等领域的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解肺部疾病的诊断与治疗。
此数据集特别适合用于探索肺部疾病的影像特征与临床指标之间的关系，构建预测模型，从而提高诊断准确性和改善患者预后。
