医学影像肿瘤分割标注数据集MedicalImageTumorSegmentationAnnotation-ranchantan
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤分割, 图像标注, CT扫描, 病灶检测, 深度学习, 数据增强, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的肿瘤分割标注信息，用于训练和评估肿瘤检测与分割模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于训练通用的肿瘤分割模型。
数据维度：数据集包括StudyInstanceUID（研究实例唯一标识符），x（边界框左上角x坐标），y（边界框左上角y坐标），width（边界框宽度），height（边界框高度），slice_number（切片编号），is_reversed（图像是否翻转）等字段，用于描述肿瘤在CT扫描图像中的位置和大小。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名包含cropped_2d_labels，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集或项目，已进行标注。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤检测和分割、以及相关深度学习模型的训练与评估。
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：适用于医学影像处理、计算机视觉和深度学习等领域的研究，如肿瘤自动检测与分割算法的开发与优化。
行业应用：为医疗影像分析、诊断辅助系统等行业提供数据支持，特别是在肿瘤早期筛查、病灶体积测量等方面。
决策支持：支持放射科医生等专业人士进行影像诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤分割技术。
此数据集特别适合用于探索肿瘤在CT扫描图像中的表现，以及开发高精度的肿瘤分割模型，帮助用户提升疾病诊断的准确性和效率。
