新冠肺炎胸部CT影像数据集COVID-19ChestCTImageDataset-saiganesh02
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺部疾病, 新冠肺炎, CT扫描, 图像识别, 病灶检测, 目标检测, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自SIIM-COVID19检测竞赛的胸部CT影像数据，用于新冠肺炎的检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，视作静态医学影像数据集。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的医疗机构，用于新冠肺炎诊断和研究。
数据维度：数据集包含图像ID（id）、边界框信息（boxes）、标签（label）、研究实例UID（StudyInstanceUID）、图像路径（path）、肺炎阴性判断、典型、不确定和非典型表现的分类标签、病灶类别（class）以及边界框的坐标信息（x_min, y_min, x_max, y_max）和面积（bbox_area）等。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_dataset.csv，包含图像的元数据和标注信息，便于图像分析与处理。数据集中还包含DICOM格式的CT影像文件，需要结合元数据进行分析。
来源信息：数据来源于SIIM-COVID19检测竞赛，已进行图像预处理和标注。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、目标检测和新冠肺炎相关的研究。
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、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如肺部疾病的自动诊断、病灶分割和目标检测等。
行业应用：为医疗影像诊断、人工智能辅助诊断系统（CAD）提供数据支持，特别是在新冠肺炎的早期诊断和病情评估方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策制定，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等相关课程的实训材料，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在CT影像上的表现特征，并开发用于辅助诊断和病情评估的算法，从而提高诊断效率和准确性。
