医学影像多模态肺结节检测数据集_Medical_Imaging_Multi_modal_Lung_Nodule_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺结节检测, 多模态, CT影像, 深度学习, 影像组学, 疾病诊断, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含医学影像数据，主要用于肺结节的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，推测为医疗影像采集的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的肺结节检测研究。
数据维度：数据集包含CT影像数据（.npy格式）和相关的结构化数据（.csv格式），结构化数据包括SeriesInstanceUID（影像序列唯一标识符）、prediction（预测结果）、protocol（扫描协议）、protocol_name（扫描协议名称）和prepared_path（预处理后的影像路径）等字段。
数据格式：数据主要以.npy和.csv两种格式提供，.npy文件包含预处理后的CT影像数据，.csv文件包含影像的元数据和预测结果，方便进行数据分析和模型训练。数据已进行预处理，包括影像的准备和特征提取。
该数据集适合用于医学影像分析、肺结节检测、疾病诊断和基于深度学习的影像分析等研究。
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、计算机辅助诊断（CAD）和影像组学的学术研究，如肺结节的自动检测、分类和特征分析。
行业应用：可以为医疗影像诊断、放射科医生辅助诊断系统提供数据支持，尤其在肺癌早期筛查和诊断方面。
决策支持：支持医疗机构的影像诊断流程优化，辅助医生进行更准确的诊断和治疗方案制定。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习在医学领域应用等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析方法。
此数据集特别适合用于探索肺结节的影像特征与诊断结果之间的关系，帮助用户开发和评估肺结节检测模型，提高诊断准确性和效率。
