胸部X光影像疾病诊断数据集ChestX-rayImageDiseaseDiagnosisDataset-copypaste3116
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, X光, 疾病诊断, 图像识别, 深度学习, 计算机视觉, 放射学, 数据集
数据概述：
该数据集包含胸部X光影像数据，记录了患者的X光图像及其对应的疾病诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用的胸部X光影像数据。
数据维度：包括“Image Index”（图像索引）、“Finding Labels”（发现标签，即诊断结果）、“Follow-up ”（随访编号）、“Patient ID”（患者ID）、“Patient Age”（患者年龄）、“Patient Gender”（患者性别）、“View Position”（影像视角）、“OriginalImage[Width-Height]”（原始图像的宽度和高度）、“OriginalImagePixelSpacing[x-y]”（原始图像的像素间距）以及“Und: 11”（未知列）等字段。其中，“Finding_Label”（诊断标签）包括Atelectasis（肺不张）、Cardiomegaly（心脏肥大）、Effusion（胸腔积液）、Infiltration（浸润）、Nodule（结节）等疾病的二元标签，以及一个“disease_vec”（疾病向量）用于表示多疾病的诊断结果。
数据格式：CSV格式，文件名为16k_train.csv，便于数据分析和模型训练。
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、计算机视觉和深度学习交叉领域的学术研究，如胸部疾病的自动诊断、图像分类、目标检测等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于开发辅助诊断系统、疾病风险评估工具等。
决策支持：支持医生进行疾病诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像、人工智能相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析。
此数据集特别适合用于训练和评估用于胸部X光影像疾病诊断的机器学习模型，例如用于识别肺部疾病、评估心脏大小等。
