OSIC手动边界框数据集OSICManualBoundingBoxDataset-gunawanmarbun
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，肺功能，数据集，边界框，计算机视觉，人工智能，深度学习，医学研究
数据概述： 该数据集来自 OSIC（Our Shared Intention Challenge）肺纤维化挑战赛，主要记录了肺功能相关的医学影像数据及其手动标注的边界框信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，主要基于挑战赛的数据集。
地理范围：数据覆盖了参与挑战赛的医学研究机构，具体地区未明确。
数据维度：数据集包括医学影像（如 CT 扫描图像）及其对应的手动标注边界框，边界框用于定位肺部的特定区域或病变。数据还包括患者的基本信息，影像的获取方式等。
数据格式：数据提供为 DICOM 格式的医学影像文件及对应的标注文件（如 JSON 格式），便于医学影像分析和处理。
来源信息：数据来源于 OSIC 肺纤维化挑战赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，计算机视觉及深度学习等领域，特别是在肺部病变检测，肺功能评估及医学影像分割等任务中具有重要应用价值。
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：适用于肺功能评估，肺部病变检测等医学研究，如肺部 CT 影像的自动分析，病变区域的自动识别等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在肺部疾病诊断，医学影像分析辅助等方面。
决策支持：支持医学影像的自动分析与诊断，帮助医生制定更准确的诊断和治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析，计算机视觉及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像处理及病变检测技术。
此数据集特别适合用于探索肺部病变的自动检测与定位，帮助用户实现医学影像的自动化分析，提高肺部疾病诊断的准确性和效率，为医学研究和临床应用提供数据支持。
