医学影像脊柱骨折预测数据集MedicalImageSpinalFracturePrediction-vslaykovsky
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 脊柱骨折, 深度学习, 预测分析, CT扫描, 计算机视觉, 影像组学, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了CT扫描图像及对应的脊柱骨折预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了CT扫描图像，可能来自全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符）、Slice（切片编号）、ImageHeight（图像高度）、ImageWidth（图像宽度）、SliceThickness（切片厚度）、ImagePositionPatient_x/y/z（图像在患者体内的空间位置）、C1-C7（各椎骨的骨折情况）、patient_overall（患者总体骨折情况）、C1-C7_fracture（各椎骨的骨折状态）、split（数据集划分标记）、C1-C7_effnet_frac/vert（EfficientNet模型预测的骨折概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_predictions.csv，包含了图像相关的元数据和预测结果，同时还包括了.tph文件，可能为训练好的模型参数。
来源信息：数据来源于医学影像研究或公开数据集，用于脊柱骨折的检测和预测。
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、深度学习等领域的学术研究，如骨折检测算法的开发与评估、影像组学特征分析等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）的开发提供数据支持，尤其在骨科、放射科等领域具有应用价值。
决策支持：支持临床医生的诊断决策，辅助判断脊柱骨折的发生情况，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医学领域应用等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程，训练模型。
此数据集特别适合用于探索基于医学影像的骨折预测模型，帮助用户实现对脊柱骨折风险的早期识别与评估，并优化诊断流程。
