放射组学特征数据集PyRadiomicsFeaturesDataset-loginemagdi
数据来源：互联网公开数据
标签：放射组学，医学影像，数据集，特征提取，机器学习，肿瘤分析，影像组学，生物医学
数据概述： 该数据集包含使用PyRadiomics库提取的医学影像放射组学特征，用于支持肿瘤诊断，治疗反应预测等研究。主要特征如下：
时间跨度： 数据集的时间跨度取决于原始影像数据的获取时间，通常涵盖近年来医学影像扫描数据。
地理范围： 数据集覆盖范围取决于原始影像数据的来源，可能包括医院，研究机构等。
数据维度： 数据集包括来自CT，MRI等影像模态的放射组学特征，如形状特征，灰度共生矩阵（GLCM）特征，灰度游程矩阵（GLRLM）特征，灰度大小区域矩阵（GLSZM）特征等。
数据格式： 数据以CSV，JSON等格式提供，便于特征分析和模型构建。
来源信息： 数据来源于医学影像数据，经PyRadiomics库提取特征，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于医学影像分析，肿瘤诊断，治疗效果预测和机器学习等领域的研究和应用。
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： 适用于放射组学研究，肿瘤诊断，治疗反应预测等学术研究，如影像特征与临床结果的相关性分析。
行业应用： 可以为医学影像诊断，肿瘤治疗方案制定等提供数据支持，特别是在辅助诊断，疗效评估等方面。
决策支持： 支持临床医生进行肿瘤诊断，治疗方案选择和预后评估。
教育和培训： 作为医学影像，放射组学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解影像特征提取和分析方法。
此数据集特别适合用于探索影像特征与临床结果之间的关系，帮助用户实现疾病诊断，疗效预测等目标，为临床决策提供数据支持。
