医学影像超声图像特征分析数据集MedicalImageUltrasoundFeatureAnalysis-erapsam
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 超声图像, 放射组学, 图像特征, 肿瘤诊断, 数据分析, 机器学习, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自 erapsam-abcxyz 项目的超声医学影像数据，记录了通过放射组学方法提取的图像特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像特征数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于特定医学研究或临床实践。
数据维度：数据集包含多种图像特征，涵盖了超声图像的多个方面，包括：
影像学参数：包含了不同版本的 PyRadiomics、Numpy、SimpleITK、PyWavelet、Python 等工具的版本信息。
图像信息：包括原始图像的哈希值、维度、间距、大小、均值、最小值、最大值等。
掩模信息：包括掩模的哈希值、间距、大小、边界框、体素数量、体积数量、质心索引和质心坐标等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 radiomic_features.csv，便于特征数据的统计分析和建模应用。
来源信息：数据来源于 erapsam-abcxyz 项目，详细来源信息有待补充。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤诊断、放射组学研究和机器学习建模。
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、肿瘤诊断、放射组学等领域的学术研究，如超声图像特征与病理结果的相关性分析、肿瘤分类与预测模型构建等。
行业应用：可以为医学影像诊断、辅助诊断系统（CAD）的开发提供数据支持，特别是在肿瘤检测、良恶性鉴别等方向。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助制定个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、生物医学工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像特征提取与分析。
此数据集特别适合用于探索超声图像特征与疾病之间的关系，帮助用户实现肿瘤的早期发现、提高诊断准确率，以及优化治疗方案。
