新冠肺炎疫情计算机断层扫描影像数据集SIIMCOVIDMergedTrainLabelsDataset-ayuraj
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，计算机断层扫描，新冠肺炎，数据集，深度学习，图像识别，临床研究，公共卫生
数据概述： 该数据集包含来自SIIM（国际放射学会）新冠肺炎挑战赛的训练标签数据，记录了新冠肺炎患者的计算机断层扫描（CT）影像及其对应标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区的新冠肺炎患者CT影像。
数据维度：数据集包括CT影像文件，患者ID，影像特征，病灶位置，严重程度等标签信息，以及部分临床数据。
数据格式：数据提供DICOM格式和CSV格式，便于医学影像分析和处理。
来源信息：数据来源于SIIM新冠肺炎挑战赛的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，新冠肺炎诊断辅助研究，深度学习模型训练等领域，特别是在CT影像识别，病灶检测及病情评估任务中具有重要应用价值。
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：适用于新冠肺炎的医学影像诊断研究，病灶特征分析等学术研究，如CT影像中的病灶识别，病情严重程度评估等。
行业应用：可以为医疗机构，科研单位提供数据支持，特别是在新冠肺炎诊断辅助，医学影像分析等方面。
决策支持：支持新冠肺炎的临床诊断和治疗方案制定，帮助医生和研究人员进行更精准的病情评估。
教育和培训：作为医学影像分析，公共卫生相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像诊断，深度学习在医学中的应用。
此数据集特别适合用于探索新冠肺炎CT影像的特征与诊断规律，帮助用户实现精准的病灶检测和病情评估，为新冠肺炎的早期诊断和治疗提供数据支持。
