新冠肺炎胸部CT影像诊断数据集COVID-19ChestCTImageDiagnosisDataset-badmiton
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺炎, CT扫描, 图像识别, 深度学习, 诊断, 计算机视觉, 疾病检测
数据概述：
该数据集包含来自SIIM-FISABIO-RSNA新冠肺炎检测竞赛的胸部CT影像诊断数据，记录了针对新冠肺炎的CT影像诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于竞赛背景，可以推断为2020-2021年期间收集的影像数据。
地理范围：数据来源可能包含全球范围内的医疗机构，用于新冠肺炎的诊断。
数据维度：数据集的核心是CT影像的诊断结果，包括“path”（影像文件路径）、“Negative for Pneumonia”（无肺炎）、“Typical Appearance”（典型表现）、“Indeterminate Appearance”（不确定表现）、“Atypical Appearance”（非典型表现）、“StudyInstanceUID”（研究实例唯一标识符）、“target”（目标标签，0,1,2,3分别代表无肺炎、典型、不确定、非典型表现）以及“oof0epoch25”（模型输出）。
数据格式：数据提供CSV格式，文件名为oof_f0.csv，包含图像路径和诊断标签，以及模型预测的概率值，方便分析和模型训练。同时包含用于深度学习模型训练的.pth文件。
来源信息：数据来源于SIIM-FISABIO-RSNA新冠肺炎检测竞赛，已经过预处理和标注。
该数据集适合用于新冠肺炎CT影像诊断、计算机辅助诊断（CAD）系统的开发和医学影像分析研究。
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、深度学习在医疗领域的应用研究，例如新冠肺炎的自动诊断、影像特征提取、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，尤其是在开发基于CT影像的诊断工具、辅助医生进行疾病诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和科研机构进行疾病诊断、预后分析和治疗方案的制定。
教育和培训：作为医学影像、人工智能和深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析和疾病诊断流程。
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，开发基于CT影像的诊断模型，并提升疾病诊断的准确性和效率。
