新冠肺炎胸部CT影像病灶检测数据集COVID-19ChestCTImageLesionDetection-redude
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠肺炎, CT影像, 病灶检测, 图像识别, 计算机视觉, 目标检测, 医疗影像, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自RSNA（北美放射学会）公开数据集的胸部CT影像，记录了新冠肺炎患者的胸部CT扫描图像，并标注了病灶区域。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为新冠肺炎疫情期间的影像数据。
地理范围：数据来源为RSNA公开数据集，覆盖范围可能包括全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集主要包括CT扫描图像文件（.jpg格式）以及对应的标注文件（labels.csv），标注文件提供了图像ID、病灶边界框坐标（boxes）、病灶类别（label）以及相关的StudyInstanceUID和numeric_label等信息。
数据格式：图像为.jpg格式，标注信息为CSV格式，包含图像ID、边界框坐标、病灶类别等，便于进行目标检测任务。
来源信息：数据来源于公开的RSNA数据集，经过了预处理，并提供了结构化的标注信息。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、以及深度学习模型的训练和评估。
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、计算机视觉、深度学习等领域的研究，例如基于CT影像的新冠肺炎病灶检测、分割和分类。
行业应用：可以为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）的开发提供数据支持，尤其是在新冠肺炎的早期诊断和病灶评估方面。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，辅助医疗决策的制定。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解CT影像分析和病灶检测方法。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，从而实现对新冠肺炎病灶的自动检测和定位，提高诊断效率和准确性。
