肺结核病灶图像检测标注数据集PulmonaryTuberculosisLesionImageDetectionAnnotationDataset-rachanagovekar
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺结核, 病灶检测, 目标检测, 图像标注, 计算机视觉, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的肺结核病灶检测标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源和覆盖范围未明确说明，但可用于通用的肺结核病灶检测研究。
数据维度：数据集包含标注信息，包括图像文件名、病灶的边界框信息（boxwidth, boxheight, x1, y1, x2, y2）、类别标签（newclass_）以及图像的尺寸信息（imagewidth, imageheight），此外还包括一些衍生特征，如宽高比（width_ratio, height_ratio）和真实边界框坐标（true_xmin, true_ymin, true_xmax, true_ymax）。
数据格式：CSV格式，文件名为bbox_df_train_finalbackupprocessed.csv，便于进行数据分析和处理。
该数据集用于肺结核病灶的检测和定位，适用于目标检测等计算机视觉任务。
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、深度学习等领域的学术研究，例如肺结核病灶的自动检测、分割和分类等。
行业应用：可用于开发辅助诊断系统，帮助医生更准确、快速地诊断肺结核。
决策支持：支持医疗机构提升诊断效率和准确性，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握目标检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，以识别和定位肺结核病灶，从而辅助医生进行诊断。
