新冠肺炎COVID-19胸部CT影像检测数据集COVID-19ChestCTImageDetection-dodo0517cc
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎, CT影像, 医学影像, 目标检测, 图像分割, 病灶识别, 放射学, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的胸部CT扫描数据，旨在用于新冠肺炎相关的影像分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内收集的影像数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的新冠肺炎患者的CT扫描影像。
数据维度：数据集包含影像的元数据和标注信息，主要包括：
id：影像的唯一标识符；
StudyInstanceUID：研究实例的唯一标识符；
box_count：图像中病灶的边界框数量；
category：病灶类别，包括Typical（典型）、Negative（阴性）、ATypical（非典型）、Indeterminate（不确定）等；
sex：患者性别；
body part：扫描的身体部位，如CHEST（胸部）；
rows, columns：图像的像素尺寸；
box：病灶的边界框坐标信息；
labels：病灶的类别标签（数值型，对应category）。
数据格式：CSV格式，文件名为COVID19_data_.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开医学影像数据集，经过整理和标注。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、图像分割等研究，特别是在新冠肺炎相关的影像分析和诊断方面。
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（CAD）等相关领域的学术研究，如新冠肺炎病灶的自动检测、分割、分类等。
行业应用：可以为医疗影像分析、诊断支持系统等行业提供数据支持，尤其是在辅助医生诊断、提高诊断效率和准确性方面。
决策支持：支持医疗机构在新冠肺炎诊断和治疗方面的决策制定，以及医疗资源的合理分配。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的教学素材，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析技术。
此数据集特别适合用于探索新冠肺炎影像特征与临床诊断之间的关系，以及开发基于CT影像的自动化诊断和辅助决策系统，从而提升疾病诊断的效率和准确性。
