正常-肺炎与新冠影像标签数据集Normal-Pneumonia-andCOVIDLabelsDataset-hamedghavami
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，肺炎，新冠疫情，数据集，图像分类，深度学习，计算机视觉，公共卫生
数据概述： 该数据集包含来自医疗机构的医学影像数据，记录了正常，肺炎和新冠病毒感染（COVID-19）患者的肺部X光或CT图像及其对应的诊断标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，主要集中在疫情高发期。
数据维度：数据集包括肺部影像图像文件（如JPEG，DICOM格式）和相应的诊断标签（正常，肺炎，COVID-19），部分数据可能包含患者年龄，性别等辅助信息。
数据格式：数据提供为图像文件和标注文件，如CSV或JSON格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学研究数据库或医疗机构共享资源，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于医学影像分析，疾病诊断辅助，深度学习模型训练等领域，特别是在肺部病变分类，疫情监测和公共卫生研究中有重要应用价值。
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：适用于医学影像分类，肺部疾病诊断等学术研究，如COVID-19与肺炎的影像学特征对比，辅助诊断算法开发等。
行业应用：可以为医疗机构，公共卫生部门提供数据支持，特别是在疫情监测，远程诊断和医疗资源调配方面。
决策支持：支持疾病诊断模型的训练与优化，帮助医生提高诊断准确率，辅助公共卫生决策。
教育和培训：作为医学影像分析，数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学影像识别和分类技术。
此数据集特别适合用于探索肺部影像中不同疾病的特征与分类规律，帮助用户实现快速准确的疾病诊断，提升医疗效率和公共卫生管理水平。
