新冠肺炎CT影像肺部感染分割数据集_COVID_19_CT_Image_Lung_Infection_Segmentation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, CT扫描, 肺部感染, 图像分割, COVID-19, 疾病诊断, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的胸部CT扫描数据，用于研究和分析新冠肺炎（COVID-19）引起的肺部感染情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为COVID-19疫情期间收集的影像资料。
地理范围：数据来源多样，可能包括全球范围内的医疗机构提供的CT扫描数据。
数据维度：数据集包含CT扫描图像(.nii格式)，以及对应的肺部和感染区域分割掩模。关键字段包括：ct_scan（CT扫描图像路径）, lung_mask（肺部区域分割掩模路径），infection_mask（感染区域分割掩模路径），lung_and_infection_mask（肺部和感染区域合并分割掩模路径）。
数据格式：数据以.nii和CSV格式提供，.nii格式用于存储CT扫描图像及其分割掩模，CSV文件（metadata.csv）提供了图像文件路径的对应关系。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，包括图像配准、标准化等，以方便后续的分析和建模。
该数据集适合用于医学影像分析、肺部疾病诊断、以及基于CT影像的深度学习模型训练。
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、放射学研究、以及新冠肺炎相关的学术研究，如肺部感染的自动检测和分割、疾病严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，特别是在开发基于CT影像的诊断辅助系统、影像分析软件等领域。
决策支持：支持临床医生进行更准确的疾病诊断和治疗方案制定，以及辅助疫情期间的资源调配。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能、以及深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索肺部感染在CT影像中的表现特征，以及开发和评估基于深度学习的肺部感染分割模型，从而提高疾病诊断的准确性和效率。
