医学影像肺部病灶分割与分类数据集_Medical_Image_Lung_Lesion_Segmentation_and_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺部病灶, 图像分割, 图像分类, 深度学习, 计算机视觉, 病理分析, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了肺部病灶的图像及其对应的分割掩模，用于肺部病灶的分割与分类任务。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，但可用于模拟全球范围内的肺部病灶图像。
数据维度：数据集包括图像文件（.jpg格式）及其对应的分割掩模（.jpg格式），以及一个CSV文件，其中包含图像路径、掩模路径和病灶类别标签（normal, benign, malignant）。
数据格式：数据集包含CSV文件和JPG图像，其中CSV文件为full_path.csv，用于记录图像路径、掩模路径和标签；JPG图像为原始医学影像及其对应的分割掩模，方便进行图像处理和分析。
来源信息：数据来源为公开数据集，已进行图像标注和预处理。
该数据集适合用于医学影像分析、病灶检测、图像分割和分类等研究和应用。
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、深度学习、计算机视觉等领域的学术研究，如肺部病灶的自动分割、分类、病灶检测和诊断等。
行业应用：为医疗影像设备、诊断系统和辅助诊断工具的开发提供数据支持，尤其在肺部疾病的早期筛查、辅助诊断和病程跟踪方面。
决策支持：支持医生进行肺部疾病的诊断，提升诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像、深度学习、计算机视觉等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分割与分类技术。
此数据集特别适合用于探索肺部病灶的影像学特征，训练和评估深度学习模型，实现病灶的自动分割与分类，提升肺部疾病的诊断效率。
