脊柱骨折CT影像预测数据集_Spinal_Fracture_CT_Image_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 脊柱骨折, CT扫描, 深度学习, 图像识别, 预测模型, 计算机视觉, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了CT扫描图像及对应的脊柱骨折预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为特定时间段内收集的CT影像。
地理范围：数据来源未明确，推测为医疗机构的临床影像数据。
数据维度：数据集的核心数据包括：StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符），Slice（切片编号），ImageHeight（图像高度），ImageWidth（图像宽度），SliceThickness（切片厚度），ImagePositionPatient_x/y/z（图像在患者体内的位置坐标），C1-C7（椎骨C1-C7的骨折情况，0/1代表无/有），patient_overall（患者整体骨折情况），C1-C7_fracture（椎骨C1-C7的骨折情况，0/1代表无/有），split（数据划分标识），C1-C7_effnet_frac/vert（EffNet模型预测的骨折概率和垂直度）。
数据格式：数据集主要以CSV格式（train_predictions.csv）提供，包含结构化预测结果。此外，还有JSON格式的文件（wandb-summary.json，wandb-metadata.json），用于记录实验元数据和模型训练过程信息。还有.tph文件，推测为模型文件。
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、骨折检测、深度学习模型训练等领域的学术研究，例如基于CT影像的骨折自动诊断研究。
行业应用：为医疗影像诊断、放射科辅助诊断系统、医学影像分析软件等行业提供数据支持。
决策支持：支持医生进行骨折诊断，提高诊断效率和准确性，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学影像学、计算机视觉、深度学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践骨折检测。
此数据集特别适合用于开发和评估基于CT影像的脊柱骨折预测模型，帮助用户实现自动化骨折检测、提高诊断效率和准确性。
