腹部CT影像损伤分析数据集AbdominalCTImageInjuryAnalysisDataset-bhanumokkapati
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 腹部损伤, 图像分析, 机器学习, 损伤检测, 临床诊断, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自CT扫描影像的腹部损伤相关数据，记录了患者的影像学信息及其损伤情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于腹部损伤的通用研究。
数据维度：数据集包含多个字段，包括患者ID（patient_id）、CT影像文件路径（file_path）、分割掩码路径（mask_path）、患者编号（patient）、子患者ID（sub_patient_id）以及关于不同器官（如肠道、肝脏、脾脏、肾脏）的健康状态和损伤情况的二元标签（healthy/low/high/injury）。具体包括：bowel_healthy, bowel_injury, extravasation_healthy, extravasation_injury, kidney_healthy, kidney_low, kidney_high, liver_healthy, liver_low, liver_high, spleen_healthy, spleen_low, spleen_high, any_injury。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_and_shuffled_file (2)csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于医学影像分析、损伤检测、疾病诊断等相关研究。
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、计算机辅助诊断等领域的学术研究，例如基于CT影像的损伤自动检测、损伤程度评估等。
行业应用：可为医疗影像设备厂商、AI医疗公司提供数据支持，用于开发CT影像分析软件、辅助诊断工具。
决策支持：支持医生对腹部损伤的诊断和治疗决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、放射学、人工智能等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解和实践医学影像分析。
此数据集特别适合用于探索CT影像与腹部损伤之间的关联，帮助用户构建和优化损伤检测模型，实现对腹部损伤的快速、准确的评估。
