腹部CT扫描图像病灶检测与标注数据集AbdominalCTScanImageLesionDetectionandAnnotation-tejomanasa
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 病灶检测, 损伤评估, 腹部外伤, 图像分割, 数据标注, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自医学影像公开平台的腹部CT扫描图像数据，记录了腹部外伤患者的CT扫描图像及其对应的病灶标注信息，旨在用于腹部损伤的检测与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像数据具有普适性，可代表不同医疗机构的CT扫描场景。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：patient_id（患者ID）、file_path（CT图像文件路径）、mask_path（病灶标注文件路径）、patient（患者ID）、sub_patient_id（子患者ID）、bowel_healthy（肠道健康评分）、bowel_injury（肠道损伤评分）、extravasation_healthy（血管外渗健康评分）、extravasation_injury（血管外渗损伤评分）、kidney_healthy（肾脏健康评分）、kidney_low（肾脏低评分）、kidney_high（肾脏高评分）、liver_healthy（肝脏健康评分）、liver_low（肝脏低评分）、liver_high（肝脏高评分）、spleen_healthy（脾脏健康评分）、spleen_low（脾脏低评分）、spleen_high（脾脏高评分）、any_injury（任意损伤）。
数据格式：CSV格式，文件名为finalabdominal.csv，包含图像路径和对应的标注信息，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，标注信息可能来自专业放射科医生或经过验证的自动化标注工具，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于医学影像分析、计算机视觉、以及深度学习模型的训练和评估。
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，如病灶检测、图像分割、损伤程度评估等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）的开发提供数据支持，尤其在腹部外伤的快速评估和诊断方面。
决策支持：支持临床医生进行更准确的诊断，辅助制定治疗方案，提高医疗效率。
教育和培训：作为医学影像分析、放射学、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解CT影像分析和病灶识别。
此数据集特别适合用于开发和优化腹部损伤检测模型，提高诊断准确性和效率，并为临床决策提供支持。
