文脈 このデータセットは、CT画像から抽出された384個の特徴量で構成されています。クラス変数は数値で、人体の軸方向におけるCTスライスの相対位置を示します。このデータは、74人の異なる患者（男性43人、女性31人）から得られた53500枚のCT画像セットから取得されました。 内容 各CTスライスは、極座標空間の2つのヒストグラムで記述されています。最初のヒストグラムは画像内の骨構造の位置を記述し、2番目のヒストグラムは体内の空気の混入位置を記述します。両方のヒストグラムは連結されて最終的な特徴ベクトルを形成します。画像外のビンは値 -0.25 でマークされています。 クラス変数（軸方向における画像の相対位置）は、各CTボリューム内の最大10個の異なる明確なランドマークを既知の位置で手動でアノテーションすることによって構築されました。ランドマーク間のスライスの位置は補間されました。 フィールドの説明: - patientId: 各IDは異なる患者を識別します - value[1 - 241]: 骨構造を記述するヒストグラム - value[242 - 385]: 空気の混入を記述するヒストグラム - 386: 軸方向における画像の相対位置（クラス値）。 値は [0; 180] の範囲で、0は頭の上部を、180は足の裏を示します。 謝辞 元のデータセットはUCI機械学習リポジトリからダウンロードされました。 *Lichman, M. (2013). UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.* バナー画像の謝辞: - Self Portre on cat scan, 1997 - タイトル: "Soon I will be there" - 日付: 1997年4月8日 - 作者: Sérgio Valle Duarte - ライセンス: CC BY 3.0 - 出典: [Wikipedia][1] 着想 CTスライスの軸方向の相対位置を予測する [1]: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Portrait_of_Sergio_Valle_Duarte.jpg#/media/File:A_Self_porte_on_cat_scan_1997.jpg