肺功能预测医学影像与临床数据融合数据集PulmonaryFunctionPredictionMedicalImageandClinicalDataFusion-lazypop
数据来源：互联网公开数据
标签：肺功能预测，医学影像，CT扫描，临床数据，纵向数据，时间序列分析，机器学习，医学图像处理
数据概述：
该数据集包含来自医学影像和临床数据，记录了关于肺功能预测的综合信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含患者随访的纵向数据，体现了时间序列特性。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但涵盖了医学研究中常用的肺功能与影像数据。
数据维度：数据集包括医学影像数据（.dcm格式的CT扫描图像）和临床数据（.csv格式的结构化表格数据）。临床数据包含患者的FVC（用力肺活量）、年龄、性别、吸烟史等，以及随时间变化的肺功能测量值。
数据格式：数据集主要包括.dcm格式的DICOM医学影像文件、.pt格式的PyTorch模型文件以及.csv格式的结构化表格数据，方便进行医学图像处理、临床数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的医学数据集或相关研究，已进行预处理和特征提取，以便进行肺功能预测模型的训练和评估。
该数据集适合用于肺功能预测相关的研究，并支持机器学习、深度学习等技术在医学影像和临床数据融合分析中的应用。
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：适用于肺部疾病的诊断、进展预测和治疗效果评估等方面的学术研究，如肺纤维化等疾病的肺功能预测。
行业应用：可以为医疗影像分析、肺功能预测、辅助诊断系统等提供数据支持，尤其是在疾病风险评估和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、生物医学工程、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肺功能预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索肺功能与医学影像特征之间的关系，建立预测模型，从而实现对肺功能变化的预测，提升疾病诊断的准确性和效率。
