脑肿瘤患者临床特征与影像数据分析数据集BrainTumorPatientsClinicalFeaturesandImagingDataAnalysis-deepnlp
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 医学影像, 临床数据, 生存分析, 影像组学, 肿瘤分级, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自MICCAI BraTS 2020挑战赛的脑肿瘤患者临床特征与影像数据，旨在促进脑肿瘤诊断、预后预测等方面的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时期内收集的患者数据。
地理范围：数据来源未明确，但BraTS挑战赛通常汇集全球范围内的医学影像数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
Brats20ID：BraTS 2020数据集中的患者唯一标识符。
Age：患者年龄，存在缺失值（NaN）。
Survival_days：患者生存天数，存在缺失值。
Extent_of_Resection：肿瘤切除程度，存在缺失值。
Grade：肿瘤分级，包括HGG（高级别胶质瘤）等。
BraTS_2017/2018/2019_subject_ID：分别对应BraTS 2017、2018、2019数据集中的患者标识符。
TCGA_TCIA_subject_ID：TCGA-TCIA（癌症基因组图谱-影像档案）中的患者标识符，存在缺失值。
path：指向患者影像数据的路径。
level：肿瘤病灶水平，值为0。
数据格式：CSV格式，文件名为test_datacsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于MICCAI BraTS 2020挑战赛，旨在推动脑肿瘤影像分析与临床研究。
该数据集适合用于脑肿瘤影像分析、临床数据分析、预后预测、生存分析等研究。
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：适用于医学影像分析、肿瘤学、生物信息学等领域的研究，如肿瘤分割、肿瘤特征提取、生存预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、肿瘤治疗方案制定、临床决策支持系统等提供数据支持。
决策支持：支持医生对脑肿瘤患者的病情评估和治疗方案选择，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、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉医学影像数据处理与分析流程。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤影像特征与临床结果之间的关系，构建预测模型，从而改善患者的诊疗效果。
