膝关节骨关节炎X光影像多模态数据集_Knee_Osteoarthritis_X_ray_Image_Multi_modal_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：骨关节炎，X光影像，深度学习，医学影像，图像分类，多模态数据，计算机辅助诊断，影像组学
数据概述：
该数据集包含膝关节骨关节炎的X光影像及其相关信息，旨在用于骨关节炎的诊断、评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的骨关节炎研究。
数据维度：数据集包含X光影像（.png格式）和结构化数据（.csv格式），结构化数据包含了影像文件名、K-L分级（K-L grade）、子集划分（subset）、以及多种影像特征，如骨赘（osteophytes）、关节间隙狭窄（jsn）等，并提供了多种细分指标，如osfl、scfl、ostm等。此外，还包含了PyTorch模型参数文件（.pt格式）。
数据格式：数据以多种格式提供，包括PNG格式的X光影像、CSV格式的结构化数据和PyTorch模型参数文件。CSV文件包含了训练集（train）、验证集（val）和测试集（test）的划分，方便进行模型训练和评估。
来源信息： 数据来源可能包括公开的医学影像数据库或研究项目。
该数据集适合用于医学影像分析、骨关节炎诊断、疾病分级、以及影像组学研究。
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、计算机辅助诊断、深度学习模型在医学图像分析中的应用等研究，例如，基于X光影像的骨关节炎自动分级、病灶检测等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，可用于开发辅助诊断系统、疾病风险评估工具等。
决策支持：支持医生进行更精准的诊断和治疗方案制定，提高医疗决策的效率和准确性。
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素材，帮助学生和研究人员熟悉医学影像数据处理流程，进行模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索X光影像特征与骨关节炎严重程度之间的关系，开发用于骨关节炎诊断和预后的机器学习模型，提升诊断的准确性和效率。
