非小细胞肺癌特征选择数据集Non-SmallCellLungCancerFeatureSelectionDataset-kushal1506
数据来源：互联网公开数据
标签：非小细胞肺癌，医学研究，特征选择，数据集，机器学习，生物信息学，医学影像，癌症研究
数据概述：该数据集来源于非小细胞肺癌（NSCLC）的研究，记录了与肺癌诊断和治疗相关的多种特征数据，适用于特征选择和机器学习模型训练等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个医疗机构的数据，具体包括不同国家和地区。
数据维度：数据集包括肿瘤特征，基因表达数据，影像学特征，临床特征等，涵盖多个变量和指标。具体内容包括肿瘤大小，位置，病理类型，基因突变信息，影像学测量值，患者年龄，性别，吸烟史等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个医疗机构的研究项目及公开数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，生物信息学，机器学习等领域的应用，特别是在非小细胞肺癌的诊断，预后预测和治疗方案选择等方面具有重要价值。
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：适用于非小细胞肺癌的特征分析，预后预测，治疗效果评估等研究，如肿瘤特征与生存率的关系，基因突变与治疗反应的关系等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在肺癌早期诊断，个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持肺癌诊疗决策和预后预测，帮助医疗人员制定科学的治疗方案。
教育和培训：作为生物信息学和医学影像分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征选择，机器学习等技术。
此数据集特别适合用于探索非小细胞肺癌的特征与治疗效果的关系，帮助用户实现准确的诊断，预后预测和个性化治疗方案的制定，提升肺癌诊疗水平和生存率。
