骨关节炎X光影像诊断数据集OsteoarthritisX-rayImageDiagnosisDataset-tunnguyntrung
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, 图像分类, 膝关节, 数据标注, 机器学习, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自医学影像资料库的膝关节X光影像，并附带相关的临床信息，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，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，可推测为全球范围内的膝关节X光影像。
数据维度：数据集包含结构化数据和图像数据。结构化数据包括患者ID、年龄、身高、体重、BMI、性别、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）以及图像路径（Path）和标签（Label，代表诊断结果）。图像数据为膝关节的X光影像，以PNG格式存储。
数据格式：数据以CSV格式存储结构化信息，包括train_v2.csv, val_v2.csv和test_v2.csv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集。图像数据为PNG格式，通过Path字段与结构化数据关联。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、图像分类等研究，以及基于机器学习模型的开发和验证。
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、骨关节炎诊断、图像识别等领域的学术研究，如基于深度学习的诊断模型开发、影像特征提取与分析等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、辅助诊断系统等行业提供数据支持，特别是在骨关节炎早期诊断、病情评估等方面。
决策支持：支持医生进行诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能与医学交叉学科的教学与科研素材，帮助学生和研究人员深入理解骨关节炎的影像特征和诊断方法。
此数据集特别适合用于探索X光影像与骨关节炎病理特征之间的关系，帮助用户开发和评估用于骨关节炎诊断的计算机辅助诊断系统，提升诊断的准确性和效率。
