胸部X光影像疾病诊断数据集ChestX-rayDiseaseDiagnosisDataset-lokeshdhaundiyal
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 疾病诊断, X光, 深度学习, 计算机视觉, 影像识别, 肺部疾病, 病理分析
数据概述：
该数据集包含胸部X光影像数据，记录了患者的影像编号及疾病诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的胸部X光影像分析。
数据维度：数据集包含image_id（影像编号）、Patient ID（患者编号），以及10种疾病的诊断结果，包括：Atelectasis（肺不张）、Cardiomegaly（心脏肥大）、Consolidation（肺实变）、Infiltration（浸润）、Nodule/Mass（结节/肿块）、Pleural effusion（胸腔积液）、Pleural thickening（胸膜增厚）、Pneumothorax（气胸）、Pulmonary fibrosis（肺纤维化）、Pneumonia（肺炎）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_merged_df.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集由多个公开数据集整合而成，经过合并处理，用于多疾病的诊断研究。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、以及深度学习模型的训练和评估。
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、计算机视觉、深度学习等领域的研究，如基于X光影像的疾病自动诊断、多疾病共存情况分析等。
行业应用：为医疗影像诊断系统、辅助诊断工具等提供数据支持，尤其在肺部疾病的早期筛查和诊断方面具有应用价值。
决策支持：支持医生在诊断过程中进行辅助决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能在医疗领域应用的教学和培训材料，帮助学生和研究人员熟悉X光影像分析和疾病诊断流程。
此数据集特别适合用于开发和评估基于X光影像的疾病诊断模型，帮助用户实现疾病的早期发现和精准诊断。
