新冠肺炎影像诊断模型预测结果数据集COVID-19ImageDiagnosisModelPredictionResults-vrpirates
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺炎诊断, 深度学习, 图像识别, SIIM, COVID-19, 模型预测, 临床辅助
数据概述：
该数据集包含基于SIIM（Society for Imaging Informatics in Medicine，医学影像信息学学会）数据集的，关于新冠肺炎（COVID-19）影像诊断模型的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为模型训练和评估阶段的快照。
地理范围：数据源于SIIM公开数据集，覆盖全球范围内的医学影像数据。
数据维度：数据集主要包括图像路径(path)、研究实例ID(StudyInstanceUID)、真实标签(target，0或1，代表是否患有新冠肺炎)和模型预测的概率值(oof1epoch28)。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_f1.csv，便于数据分析和模型评估。数据来源于SIIM数据集，经过处理后用于模型训练和评估。
该数据集适合用于医学影像诊断模型的性能评估和分析，以及对新冠肺炎影像特征的研究。
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：适用于医学影像诊断、深度学习模型评估和新冠肺炎影像特征分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为医学影像诊断辅助系统提供数据支持，帮助优化模型的诊断性能。
决策支持：支持临床医生对新冠肺炎的诊断和治疗提供数据参考。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习模型训练等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解模型预测结果与诊断之间的关系。
此数据集特别适合用于评估基于深度学习的医学影像诊断模型的性能，并探索模型预测结果与真实诊断之间的关系，以提升诊断的准确性和效率。
