脑肿瘤患者生存预测数据集BrainTumorPatientSurvivalPredictionDataset-deepnlp
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 生存预测, 医疗影像, 患者信息, 预后分析, 机器学习, 临床数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医学影像和临床数据，记录了脑肿瘤患者的生存信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，可视为患者的静态临床信息。
地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但包含BraTS（Brain Tumor Segmentation）等公开数据集标识。
数据维度：包括患者的年龄、生存天数、肿瘤切除程度、肿瘤等级、BraTS数据集ID等多种临床和影像学特征。
数据格式：CSV格式，文件名为valcsv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于BraTS数据集及相关医疗影像研究，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于脑肿瘤患者生存预测、预后分析和临床研究。
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：适用于肿瘤学、生物医学工程等领域的研究，如脑肿瘤预后预测模型构建、生存分析、影响因素分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在辅助医生进行诊断、制定治疗方案、评估治疗效果等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，优化患者管理流程，提高医疗资源的利用效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤预后分析和生存预测。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤患者的临床特征与生存时间之间的关系，从而构建预测模型，改善患者的生存预后。
