新冠疫情下医学影像数据分析数据集COVID-19MedicalImagingDataAnalysis-alexvargasvalderrama
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 新冠疫情, 影像分析, 数据挖掘, 文本分析, 聚类分析, 临床研究, 疫情影响
数据概述：
该数据集包含来自医学文献的数据，记录了新冠疫情（COVID-19）对医学影像检查量的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年至2020年，涵盖了疫情爆发前后。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但其研究背景为医疗系统，可能反映了特定区域或医疗机构的情况。
数据维度：数据集包括多个维度，例如文章索引（index）、CORD UID、文章标题（title）、DOI、摘要（abstract）、发表时间（publish_time）、作者（authors）、期刊（journal）、PMCID、PubMed ID、PDF文件路径（pdf_json_files）、标准化发表时间（publish_time_new）、语言（lang）、清洗后的文本（clean_text）、Unigram、Bigram和聚类标签（cluster）。
数据格式：CSV格式，文件名为kmeans_resultados.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医学文献，已进行初步的数据清洗和文本处理，并进行了聚类分析。
该数据集适合用于研究新冠疫情对医疗影像检查量的影响，以及探索医学文献中的文本信息。
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、公共卫生和数据科学领域的学术研究，如疫情对医疗资源的影响分析、医学影像检查量变化的研究等。
行业应用：可以为医疗机构、影像设备制造商和健康管理平台提供数据支持，尤其是在制定医疗资源分配策略、预测影像设备需求等方面。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助医疗机构更好地应对疫情，优化资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学和公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情对医疗体系的影响。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情对医学影像检查量变化的影响，并进行文本挖掘和聚类分析，以揭示潜在的规律和趋势，从而支持医疗决策和临床研究。
