肺栓塞PE影像诊断模型评估数据集PulmonaryEmbolismImageDiagnosisModelEvaluation-adityav1810
数据来源：互联网公开数据
标签：肺栓塞, 医学影像, 深度学习, InceptionResNetV2, 诊断模型, 评估, 机器学习, 影像组学
数据概述：
该数据集包含用于评估基于InceptionResNetV2模型的肺栓塞（PE）影像诊断性能的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或研究期间的数据集合。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常此类医学影像数据集可能来源于特定医疗机构或研究项目。
数据维度：
hist-inceptionresnetv2.csv：包含模型训练过程中的损失值（loss）和准确率（accuracy）等指标，以及验证集上的对应指标，用于评估模型在不同训练阶段的表现。
pe_detection_model_inceptionresnetv2.h5：存储了训练好的InceptionResNetV2模型权重，用于PE的检测。
submission.csv：提交文件，包含用于预测的图像ID和对应的预测标签。
test_predictions.csv：包含对测试集图像的预测结果，包括多种PE相关指标的预测概率。
数据格式：数据以CSV和H5格式提供，CSV文件便于数据分析和结果呈现，H5文件用于存储深度学习模型。
来源信息：数据来源于医学影像分析相关的研究或竞赛，具体来源未在数据集描述中直接给出。已进行预处理，例如图像的归一化、标注等，以适应模型的训练和评估。
该数据集适合用于肺栓塞影像诊断模型的性能评估、模型优化和临床应用研究。
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、深度学习在医学领域的应用、肺栓塞诊断相关的学术研究，例如模型性能比较、新的诊断指标探索等。
行业应用：为医疗影像设备厂商、人工智能医疗公司提供模型评估和验证的数据，用于开发和优化肺栓塞诊断系统。
决策支持：辅助医生进行肺栓塞诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于评估基于深度学习的肺栓塞诊断模型的性能，并探索其在临床实践中的应用潜力，从而促进肺栓塞诊断技术的进步，改善患者的诊疗效果。
