医学影像诊断数据集MedicalImagingDiagnosisDataset-devanshchowdhury
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 诊断, DICOM, 影像分析, CT, X光, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了医学影像的元数据信息，用于影像诊断和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态影像元数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为全球医学影像数据。
数据维度：数据集包括多个字段，如AccessionNumber（访问号）、BitsAllocated（像素位数）、BodyPartExamined（检查部位）、Columns（图像列数）、DeidentificationMethod（去标识化方法）、HighBit（高位）、ImageType（图像类型）、ImagerPixelSpacing（像素间距）、InstanceNumber（实例编号）、Modality（模态）、PatientID（患者ID）、PatientSex（患者性别）、PhotometricInterpretation（光度解释）、PixelRepresentation（像素表示）、Rows（图像行数）、SOPClassUID（服务对象类UID）、SOPInstanceUID（服务对象实例UID）、SamplesPerPixel（每像素样本数）、SeriesInstanceUID（序列实例UID）、SeriesNumber（序列号）、SpecificCharacterSet（特定字符集）、StudyDate（研究日期）、StudyID（研究ID）、StudyInstanceUID（研究实例UID）、StudyTime（研究时间）等。
数据格式：CSV格式，文件名为AllMetacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医学影像数据集，已进行去标识化处理。
该数据集适合用于医学影像分析、数据挖掘和机器学习应用。
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、影像诊断、疾病预测等领域的学术研究。
行业应用：为医疗影像设备制造商、医疗机构等提供数据支持，尤其是在影像辅助诊断、疾病风险评估等方面。
决策支持：支持医疗领域的临床决策和科研项目。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能医学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像数据。
此数据集特别适合用于探索影像特征与疾病之间的关系，帮助用户实现影像诊断模型的构建、疾病预测和辅助诊断等目标。
