脑肿瘤患者生存预测Brats2020训练数据集BrainTumorSurvivalPredictionBrats2020TrainingDataset-deepnlp
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 生存预测, 医学影像, 机器学习, 肿瘤分级, 临床数据, 预后分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自MICCAI BraTS 2020挑战赛的训练数据，记录了脑肿瘤患者的临床信息及相关特征，用于脑肿瘤患者生存预测的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但与BraTS 2020挑战赛相关，反映了特定时间段内的患者信息。
地理范围：数据来源于BraTS 2020挑战赛，涵盖了多个医疗机构的患者数据。
数据维度：数据集包括患者的BraTS20 ID、年龄、生存天数、肿瘤切除程度、肿瘤分级、BraTS 2017/2018/2019 ID、TCGA_TCIA ID、影像数据路径、分层信息、年龄排名和交叉验证折叠信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为 train_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于MICCAI BraTS 2020挑战赛，经过整理和标准化，可用于临床预测模型构建。
该数据集适合用于医学影像分析、生存预测模型构建和预后分析等研究。
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、肿瘤学和机器学习交叉领域的学术研究，例如肿瘤生存预测、预后因素分析等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估，辅助制定治疗方案，提高患者生存率。
教育和培训：作为医学影像分析、数据挖掘、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脑肿瘤预后预测。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤患者临床特征与生存时间的关联，构建预测模型，辅助医生进行临床决策，改善患者预后。
