胸部X光影像疾病诊断数据集ChestX-rayImageDiseaseDiagnosis-yusufakdas
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 疾病诊断, X光, 计算机视觉, 深度学习, 图像分类, 肺部疾病, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开的胸部X光影像数据，记录了与胸部疾病相关的多种病理征象。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使用。
地理范围：数据来源未明确，但影像数据具有普适性，可用于全球范围内的医学研究。
数据维度：数据集包含以下字段：
Image Index：影像文件名。
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：影像拍摄视角。
Cardiomegaly：心脏肥大。
Emphysema：肺气肿。
Effusion：胸腔积液。
Hernia：疝气。
Infiltration：浸润。
Mass：肿块。
Nodule：结节。
Atelectasis：肺不张。
Pneumothorax：气胸。
Pleural_Thickening：胸膜增厚。
Pneumonia：肺炎。
Fibrosis：纤维化。
Edema：水肿。
Consolidation：实变。
fold：数据集划分（训练集/验证集/测试集）。
数据格式：CSV格式，文件名为nih_labelscsv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病自动诊断、计算机视觉模型训练等。
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：适用于医学影像分析、疾病诊断、计算机视觉等领域的研究，如基于X光影像的疾病自动检测、病理特征分析等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统、远程医疗等行业提供数据支持，尤其在加速诊断流程、提高诊断准确率方面具备价值。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断，辅助制定治疗方案，并为医疗机构提供数据分析依据。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病的影像学表现。
此数据集特别适合用于探索胸部X光影像与多种疾病之间的关联，并构建基于影像的疾病预测模型，以提升诊断效率和准确性。
