医学影像新冠肺炎检测数据集MedicalImageCOVID-19DetectionDataset-gustavoaltamirano
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肺炎, 新冠, 图像识别, 目标检测, 病灶标注, 放射学, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了新冠肺炎相关的胸部X光片或CT扫描图像，并附带了病灶标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的新冠肺炎检测与研究。
数据维度：数据集包括图像的ID、病灶的边界框（bboxes，Bounding Boxes）、类别标签（如：典型表现、不确定表现、非典型表现等）、StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符）、Negative for Pneumonia（肺炎阴性）、Typical Appearance（典型表现）、Indeterminate Appearance（不确定表现）、Atypical Appearance（非典型表现）、文件路径（filepath）、图像ID（image_id）、图像尺寸（height, width）等。
数据格式：CSV格式，文件名为metacsv，包含每个图像的标注信息，以及图像的路径等元数据，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，已进行标注和预处理。
该数据集适合用于医学影像分析、目标检测、图像分类等相关领域的研究。
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、计算机视觉、深度学习等领域的研究，例如新冠肺炎的自动检测、病灶分割、严重程度评估等。
行业应用：为医疗影像诊断、辅助诊断系统（CAD）提供数据支持，尤其是在快速筛查、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医生进行诊断，辅助临床决策，提高诊断的准确性和效率。
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掌握图像处理和分析技术。
此数据集特别适合用于探索新冠肺炎在医学影像上的表现特征，训练和评估基于图像的检测模型，从而辅助临床诊断并提升诊断效率。
