医学影像肿瘤分类标签数据集MedicalImageTumorClassificationLabelDataset-zhalehmanbari
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤检测, 图像分析, 标签数据, 磁共振成像, 深度学习, 放射学, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了肿瘤分类的标签信息。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：数据未明确标注地理位置，可能来源于医疗机构的影像资料。
数据维度：数据集包括SeriesInstanceUID（序列实例唯一标识符），prediction（预测结果，可能为二分类标签），SecansType（扫描类型，如T2W_TSE、T1W_SE），numfile（文件数量），Orientation（扫描方向），PatientId（患者ID），以及20个数值标签（1-20），可能代表肿瘤的特征或分类结果。
数据格式：CSV格式，文件名为Labesls3115.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医学影像研究或公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤检测、深度学习模型训练等领域。
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、肿瘤检测、放射学等领域的研究，如肿瘤的自动检测、分类，影像特征分析等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、辅助诊断系统提供数据支持，特别是在肿瘤筛查、诊断辅助等方面。
决策支持：支持医疗机构的诊断流程优化，辅助医生进行疾病诊断。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像分析。
此数据集特别适合用于探索医学影像特征与肿瘤分类之间的关系，帮助用户构建和优化肿瘤检测模型。
