心脏超声图像灰度共生矩阵特征数据集GLCMAllFeaturesA4CDataset-ompac1
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，心脏超声，灰度共生矩阵，特征提取，数据集，机器学习，生物医学工程，图像分析
数据概述： 该数据集包含来自心脏超声图像的灰度共生矩阵（GLCM）特征数据，记录了四腔心切面（A4C）图像的纹理特征。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为具体医学研究或临床数据收集期间，未明确公开年份。
地理范围： 数据覆盖了进行心脏超声检查的医疗机构，具体地区未公开。
数据维度： 数据集包括心脏超声图像的灰度共生矩阵特征，涵盖对比度，相关性，能量，熵等纹理指标，以及可能的图像尺寸和分辨率信息。
数据格式： 数据提供为CSV或数值矩阵格式，便于进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于医学研究或临床实践中的心脏超声图像，已进行标准化和特征提取处理。
该数据集适合用于医学影像分析，生物医学工程及机器学习等领域，特别是在心脏疾病诊断，图像纹理分析等任务中具有重要价值。
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： 适用于心脏疾病诊断，医学影像纹理分析等学术研究，如心脏病变的早期识别，超声图像质量评估等。
行业应用： 可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在心脏超声图像分析，辅助诊断系统开发等方向。
决策支持： 支持心脏疾病的风险评估与诊断辅助，帮助医疗专业人员制定更精准的治疗方案。
教育和培训： 作为医学影像学，生物医学工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心脏超声图像分析与特征提取技术。
此数据集特别适合用于探索心脏超声图像的纹理特征与疾病关联性，帮助用户实现心脏疾病的辅助诊断与图像分析目标，为医学影像研究和临床应用提供数据支持。
