医学影像肺部CT扫描元数据分析数据集MedicalImageLungCTScanMetadataAnalysis-viveksahukar
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，CT扫描，肺部，元数据，图像分析，放射学，数据挖掘，诊断辅助
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了肺部CT扫描的元数据信息，用于医学影像分析和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态影像元数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常来源于医疗机构的CT扫描。
数据维度：数据集包含多个元数据字段，包括但不限于：Patient（患者ID）、body_part_examined（检查部位）、image_position_patient（图像在患者体内的位置）、image_orientation_patient（图像方向）、photometric_interpretation（光度解释）、rows（行数）、columns（列数）、pixel_spacing（像素间距）、window_center（窗位）、window_width（窗宽）、modality（模态）、StudyInstanceUID（研究实例UID）、SeriesInstanceUID（序列实例UID）、StudyID（研究ID）、SamplesPerPixel（每个像素的样本数）、BitsAllocated（分配的位数）、BitsStored（存储的位数）、HighBit（高位）、PixelRepresentation（像素表示）、RescaleIntercept（重缩放截距）、RescaleSlope（重缩放斜率）、img_min（图像最小值）、img_max（图像最大值）、img_mean（图像均值）、img_std（图像标准差）。
数据格式：CSV格式，文件名为meta_datacsv，便于数据分析和处理。数据来源于医疗影像设备，经过处理后形成结构化数据。
该数据集适合用于医学影像处理、图像分析、疾病诊断辅助等领域的研究。
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、放射学研究、肺部疾病诊断辅助等方面的学术研究。例如，可以用于研究CT扫描参数对图像质量的影响，或分析不同患者群体的影像特征。
行业应用：可以为医疗影像设备制造商、医疗人工智能公司提供数据支持，用于开发和优化CT扫描图像处理算法、疾病诊断辅助系统等。
决策支持：支持医生进行影像诊断，辅助制定治疗方案，并为医疗机构提供数据驱动的决策支持。
教育和培训：作为医学影像学、放射学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CT扫描原理和影像特征。
此数据集特别适合用于探索CT扫描参数与肺部影像特征之间的关系，以及开发基于CT影像的疾病诊断和预测模型，从而提升医疗诊断的准确性和效率。
