脑肿瘤图像分割LIME解释性分析数据集BrainTumorImageSegmentationLIMEExplanationAnalysisDataset-ivanahberov
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 图像分割, LIME, 可解释性AI, 医学影像, 机器学习, 肿瘤检测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自脑肿瘤图像分割任务的LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）解释性分析结果，用于理解和评估模型在分割脑肿瘤时的决策依据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态分析结果。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自公开的医学影像数据集。
数据维度：数据集包含了多个关键字段，用于描述每个图像切片及LIME分析结果，包括：患者ID（patient）、切片编号（slice）、预测结果（prediction，0或1表示是否预测为肿瘤）、掩码大小（mask_size）、掩码的四分位数（mask_q1, mask_q2, mask_q3, mask_q4，用于描述LIME生成的解释性掩码的特征）、肿瘤状态（tumor，0或1表示实际是否存在肿瘤）、K均值聚类结果（KmeansCluster）和凝聚聚类结果（Aglomerative），用于进一步分析。
数据格式：CSV格式，共包含9个CSV文件，文件名例如SubsetDfClusterA2csv、limeATumorcsv等，方便数据读取、分析和可视化。数据已进行结构化处理，便于进行统计分析和模型解释性研究。
数据来源于对脑肿瘤图像分割模型的LIME解释性分析结果，适用于深入研究模型的决策过程和评估其可靠性。
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、人工智能、机器学习交叉领域的学术研究，例如探索LIME在脑肿瘤图像分割中的应用、分析不同聚类方法对解释结果的影响、评估模型的可解释性和可靠性。
行业应用：可用于开发更可信赖的医学影像诊断系统，提高医生对模型预测结果的理解和信任。
决策支持：支持医生在诊断过程中更好地理解模型的决策依据，辅助诊断决策。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习可解释性、人工智能伦理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解LIME算法和医学影像分析。
此数据集特别适合用于研究LIME在脑肿瘤图像分割中的应用效果，以及探索如何利用可解释性技术提高医学影像模型的透明度和可信度，帮助用户更好地理解和应用人工智能技术在医学领域的潜力。
