Lisens Høykvalitets røntgendatasett for AI- og ML-modeller
Hyllevare for helsetjenester/medisinske datasett for å komme i gang med Healthcare AI-prosjektet ditt
Plugg inn medisinske data du har gått glipp av i dag
Datasett for røntgenbilde
Røntgentesting brukes til å verifisere den interne strukturen og integriteten til objektet. Røntgenbilder av et testobjekt kan genereres i forskjellige posisjoner og forskjellige energinivåer å diagnostisere og oppdage unormale tilstander i en pasients kropp.
Shaip leverer høykvalitets røntgenbildedatasett som er avgjørende for forskning og medisinsk diagnose. Våre datasett inkluderer tusenvis av høyoppløselige bilder samlet inn fra ekte pasienter og behandlet med state-of-the-art teknikker. Disse datasettene er utviklet for å hjelpe medisinske fagfolk og forskere med å forbedre sin kunnskap og forståelse av ulike medisinske tilstander. Med Shaip kan du få tilgang til pålitelige og nøyaktige medisinske data for å forbedre forskningen din og forbedre pasientresultatene.
Kroppsdel Sentral-Asia Sentral-Asia og Europa India Totalsummen
Ankel røntgen 100 100
Bryst 1000 1000
Røntgen av kne 100 100
KUB Slett 100 100
Lavere ekstremiteter 500 350 850
Bekken 500 500
Øvre ekstremiteter 500 350 850
Kroppsdel | Sentral-Asia | Sentral-Asia og Europa | India | Totalsummen |
---|---|---|---|---|
Ankel røntgen | 100 | 100 | ||
Bryst | 1000 | 1000 | ||
Røntgen av kne | 100 | 100 | ||
KUB Slett | 100 | 100 | ||
Lavere ekstremiteter | 500 | 350 | 850 | |
Bekken | 500 | 500 | ||
Øvre ekstremiteter | 500 | 350 | 850 |
Vi håndterer alle typer datalisensiering, dvs. tekst, lyd, video eller bilde. Datasettene består av medisinske datasett for ML: Legedikteringsdatasett, legekliniske notater, medisinsk samtaledatasett, medisinsk transkripsjonsdatasett, lege-pasientsamtale, medisinske tekstdata, medisinske bilder – CT-skanning, MR, ultralyd (samlet grunnlag tilpassede krav) .
Finner du ikke det du leter etter?
Nye medisinske datasett blir samlet inn på tvers av alle datatyper
Kontakt oss nå for å gi slipp på bekymringene for datainnsamling av helsetreningsdata