肺癌影像组学特征分析数据集_Lung_Cancer_Radiomics_Feature_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：肺癌, 影像组学, 医学影像, 肿瘤分析, 机器学习, 特征工程, 临床数据, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自医学影像研究的数据，记录了肺癌患者的影像组学特征和相关临床信息，用于肺癌的诊断、预后和治疗效果评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为特定研究或临床试验产生的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的肺癌患者影像数据。
数据维度：数据集包含两类主要数据：
X_images_tensor.pt：存储经过处理的影像数据，很可能为经过预处理的肺部CT或MRI影像，以PyTorch张量的形式存储。
final_data_new_1610.csv：包含临床数据和影像组学特征的CSV文件，字段包括：
PatientID：患者唯一标识符。
adjusted_mask_slices：分割的掩码切片数量。
age：患者年龄。
clinical.T.Stage, Clinical.N.Stage, Clinical.M.Stage, Overall.Stage：肿瘤TNM分期及总体分期。
Histology：病理组织学类型。
gender：患者性别。
original_shape_XXX：原始形状特征，如Elongation（偏心率）、Flatness（扁平度）、MajorAxisLength（长轴长度）等。
original_firstorder_XXX：一阶统计特征，如Mean（均值）、Variance（方差）、Entropy（熵）等。
original_glcm_XXX：灰度共生矩阵（GLCM）特征，如Contrast（对比度）、Correlation（相关性）、Energy（能量）等。
original_gldm_XXX：灰度依赖矩阵（GLDM）特征。
original_glrlm_XXX：灰度游程长度矩阵（GLRLM）特征。
数据格式：数据以.pt（PyTorch张量）和.csv（CSV）格式提供，方便深度学习模型构建和数据分析。
来源信息：数据来源于医学影像研究，具体来源未明确，但已对数据进行了预处理、特征提取等处理。
该数据集适合用于影像组学研究、肺癌诊断和预后预测模型的构建。
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、肿瘤学、生物医学工程等领域的研究，如基于影像组学特征的肺癌诊断、预后预测、治疗效果评估等。
行业应用：为医疗影像分析公司、肿瘤诊断中心提供数据支持，尤其在辅助诊断系统、个性化治疗方案制定等方面具备实用性。
决策支持：支持临床医生进行肺癌诊断和治疗决策，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解影像组学在肺癌研究中的应用。
此数据集特别适合用于探索影像组学特征与肺癌临床信息的关联性，构建预测模型，从而实现肺癌的早期诊断、精准分型和个性化治疗。
