骨关节炎X光影像诊断数据集OsteoarthritisX-rayImageDiagnosisDataset-gmedaiteam
数据来源：互联网公开数据
标签：骨关节炎, X光影像, 医学影像, 图像识别, 疾病诊断, 机器学习, 临床诊断, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含骨关节炎患者的X光影像及其相关临床信息，旨在用于骨关节炎的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的骨关节炎研究。
数据维度：数据集包含三类CSV文件：train_v2.csv, val_v2.csv, test_v2.csv，每个CSV文件都包含患者的ID、年龄(V00AGE)、身高(P01HEIGHT)、体重(P01WEIGHT)、身体质量指数(P01BMI)、性别(P02SEX)、膝关节状态(P01SVLKJSL, P01SVLKJSM, P01SVRKJSL, P01SVRKJSM，分别代表左、右膝关节的内侧和外侧间隙的OARSI分级)、图像路径(Path)和标签(Label)。其中，Path字段指向对应的X光影像文件，Label字段表示诊断结果（0或1，具体含义需根据上下文确定）。
数据格式： 数据集以CSV和PNG格式提供，CSV文件包含结构化数据，PNG文件包含X光影像数据。
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、疾病诊断相关的学术研究，例如，骨关节炎诊断、病灶检测、影像特征分析等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于X光影像辅助诊断系统、疾病风险评估等产品的开发和优化。
决策支持：支持医生在骨关节炎诊断中的决策制定，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、人工智能与医学交叉学科的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解骨关节炎的诊断流程和影像特征。
此数据集特别适合用于探索X光影像与骨关节炎诊断结果之间的关联，帮助用户构建和评估基于X光影像的骨关节炎诊断模型，实现疾病的早期发现和精准治疗。
