脑肿瘤患者生存分析数据集BrainTumorPatientSurvivalAnalysisDataset-deepnlp

数据来源：互联网公开数据

标签：脑肿瘤, 生存分析, 临床数据, 医学影像, 预后预测, 机器学习, 肿瘤分级, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自公开的MICCAI BraTS（Brain Tumor Segmentation）挑战赛的数据，记录了脑肿瘤患者的临床信息，主要用于脑肿瘤患者的生存分析和预后预测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但与BraTS挑战赛相关，可推断为近期数据。地理范围：数据来源未明确，但BraTS挑战赛为国际性赛事，数据可能来自多个国家和地区的医疗机构。数据维度：数据集包括患者的Brats20ID（BraTS20标识符）、年龄（Age）、生存天数（Survival_days）、肿瘤切除程度（Extent_of_Resection）、肿瘤分级（Grade）、BraTS相关年份的ID、路径（path）、级别（level）、年龄排名（Age_rank）和分组（fold）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于MICCAI BraTS挑战赛，已进行初步整理和标注。该数据集适合用于脑肿瘤患者生存分析、预后预测、临床数据挖掘和机器学习模型训练。

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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的研究，如肿瘤生存预测模型构建、影响生存的关键因素分析等。行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其在辅助诊断、个性化治疗方案制定、临床决策支持系统开发等方面具有价值。决策支持：支持医生进行患者风险评估和治疗方案选择，提高治疗效果。教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤疾病的临床特征和预后。此数据集特别适合用于探索脑肿瘤患者的生存规律，构建预测模型，并优化治疗策略，从而改善患者的生存质量。