腹部CT扫描图像病灶检测数据集AbdominalCTScanLesionDetectionDataset-jina3784
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 病灶检测, 图像分割, 深度学习, 计算机视觉, 临床诊断, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自RSNA（Radiological Society of North America，北美放射学会）的数据，记录了腹部CT扫描图像及其对应的病灶标注信息，用于训练和评估计算机视觉模型，以辅助诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为临床实践中收集的影像数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集包含患者ID（patient_id）、器官病灶的健康与损伤状态（包括bowel、extravasation、kidney、liver、spleen等）、扫描序列ID（series_id）、图像在序列中的序号（instance_number）以及图像的存储路径（image_path）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，用于存储病灶标注信息，每行对应一张CT扫描图像的病灶标注结果。图像数据以PNG格式存储。
来源信息：数据来源于公开的RSNA数据集，已经过预处理，包括图像格式转换和标注信息整理。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、图像分割等研究和应用。
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：适用于医学影像分析、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如病灶自动检测、图像分割、多模态影像融合等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD，Computer-Aided Diagnosis）提供数据支持，尤其是在CT影像分析、病灶风险评估等方面。
决策支持：支持医生进行诊断，提高诊断效率和准确性，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CT影像分析和病灶检测。
此数据集特别适合用于探索腹部CT扫描图像中的病灶特征，构建和优化病灶检测模型，从而提升医学影像诊断的效率与精度。
