脊柱骨折CT影像预测数据集SpineFractureCTImagePredictionDataset-hellzzfss123
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 骨折检测, CT扫描, 深度学习, 影像分析, 计算机视觉, 椎骨, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了用于预测脊柱骨折的CT扫描图像相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据文件结构推测可能为2022年10月期间生成。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医学影像研究或临床实践中产生的CT扫描图像。
数据维度：数据集的核心是train_predictions.csv文件，其中包含StudyInstanceUID（研究实例唯一标识）、Slice（切片序号）、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）、C1-C7（对应椎骨C1-C7的骨折情况，0表示无骨折，1表示有骨折）、patient_overall（患者整体骨折情况）、C1-C7_fracture（各椎骨的骨折预测概率）、split（数据划分）、以及基于EfficientNet模型的骨折预测概率（C1-C7_effnet_frac/vert）。此外，还包含了wandb相关文件，用于记录实验过程和结果。
数据格式：主要数据以CSV格式存储，文件名为train_predictions.csv，便于数据分析和模型训练。同时包含JSON、YAML、TXT等格式的文件，用于记录实验配置、日志等。
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、深度学习模型在医学领域的应用等研究。
行业应用：可用于辅助医生进行骨折诊断，提高诊断效率和准确性，也可用于开发基于CT影像的自动骨折检测系统。
决策支持：为医生提供辅助诊断信息，支持医疗决策，提升患者护理质量。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能、深度学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
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，实现对骨折的自动检测与量化分析，从而辅助临床诊断和治疗。
