医学影像椎间盘退行性病变分析数据集MedicalImageDiscDegenerationAnalysisDataset-brendanartley
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 椎间盘退行性病变, 脊柱疾病, 图像分析, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 病情评估
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了椎间盘退行性病变的图像及相关标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为特定时间段内收集的医学影像数据。
地理范围：数据来源未明确，推测可能来自医疗机构的临床病例。
数据维度：数据集主要包含以下几个CSV文件，每个文件包含不同的信息：
study_id_labels.csv：包含针对特定研究ID的椎间盘退行性病变程度的标签，分为normal_mild, moderate, severe三个等级。
coords_v7.csv：包含影像中关键点的坐标信息，包括relative_x, relative_y, x, y坐标，以及condition（病变情况）、side（左右侧）、instance_number（影像序列号）、study_id（研究ID）、level（椎间盘层级）。
metadata.csv：包含研究ID、影像序列ID、序列描述、折叠信息（fold）、dcm_stack（DICOM堆栈）、n_frames（帧数）等元数据。
axial_level_instance_number_with_distance.csv：包含序列ID、影像序列号、层级、距离信息。
axial_oof_subarticular_localizer.csv：包含影像中关键点的坐标信息，用于定位。
sol.csv：包含行ID、椎间盘退行性病变程度的标签，以及sample_weight（样本权重）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于医学影像分析、疾病诊断、病情评估等研究。
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、机器学习等领域的研究，如椎间盘退行性病变自动检测、病情严重程度评估等。
行业应用：可为医疗影像诊断、辅助诊断系统开发提供数据支持，有助于提高诊断效率和准确性。
决策支持：支持医生在诊断和治疗方案制定过程中，进行更精准的病情评估。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病诊断过程。
此数据集特别适合用于探索椎间盘退行性病变的影像特征与病情严重程度之间的关系，帮助用户构建疾病诊断模型，提升诊断精度。
