脊椎骨CT图像特征与模型评估数据集VertebraeCTImageFeaturesandModelEvaluation-cosimofaeti
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 脊椎骨, CT扫描, 机器学习, 模型评估, 特征工程, 随机森林, XGBoost
数据概述：
该数据集包含脊椎骨CT图像特征以及两种机器学习模型（随机森林和XGBoost）的评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于医学影像，未明确标注具体地理区域。
数据维度：
meta_train_with_vertebrae.csv: 包含CT图像的元数据和脊椎骨相关特征，如StudyInstanceUID, Slice, ImageHeight, ImageWidth, SliceThickness, ImagePositionPatient_x/y/z，以及C1-C7等脊椎骨相关指标。
coarse_grained_search_result_.csv和finer_grained_search_result_.csv: 包含随机森林（RF）和XGBoost模型的超参数搜索结果，以及在不同数据集分割上的模型评估指标，如F1-micro、F1-weighted、F1-samples和Hamming loss等。
joblib_rf_model.pkl和joblib_xgb_model.pkl: 分别为训练好的随机森林和XGBoost模型，用于后续预测。
数据格式：数据以CSV和PKL格式提供，CSV文件包含结构化数据，PKL文件包含训练好的模型，便于分析和模型部署。
来源信息：数据来源于医学影像分析项目，经过特征提取、模型训练和评估等处理。
该数据集适合用于医学影像分析、模型评估和机器学习研究。
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、脊椎骨相关疾病诊断、以及机器学习模型在医学领域的应用研究，如脊椎骨分割、特征提取等。
行业应用：可为医疗影像诊断、辅助诊断系统等行业提供数据支持，尤其在脊椎骨相关疾病的早期检测和诊断方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行模型优化、评估和临床决策，提升诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和人工智能相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析流程和模型评估方法。
此数据集特别适合用于探索脊椎骨CT图像特征与疾病之间的关系，评估不同机器学习模型的性能，并优化模型的预测精度，帮助用户在医学影像分析领域取得进展。
