脑肿瘤MRI影像与多组学临床数据分析数据集_Brain_Tumor_MRI_and_Multi_Omics_Clinical_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, MRI, 多组学, 临床数据, 生物医学, 影像组学, 机器学习, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目的脑肿瘤患者的多模态数据，整合了MRI影像数据与多组学临床信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为患者在诊断和治疗期间的数据。
地理范围：数据来源于TCGA项目，涵盖了全球范围内的脑肿瘤患者。
数据维度：数据集包含MRI影像文件（.tif格式），以及结构化数据文件data.csv，其中包含了患者的临床信息，如RNA序列聚类、甲基化聚类、miRNA聚类、CNV聚类、RPPA聚类、Oncosign聚类、COC聚类、组织学类型、肿瘤分级、肿瘤部位、侧别、肿瘤位置、性别、年龄、种族、族裔以及死亡状态等。
数据格式：数据主要包括.tif格式的MRI影像文件和CSV格式的结构化临床数据，方便影像处理和数据分析。
来源信息：数据来源于公开的TCGA数据库和Kaggle平台，经过了标准化和整合处理。
该数据集适合用于脑肿瘤影像组学研究、多模态数据融合分析、肿瘤生存分析等。
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：适用于生物医学、肿瘤学、影像组学等领域的学术研究，如MRI影像特征提取、影像与基因组学关联分析、肿瘤亚型分类、预后预测等。
行业应用：可以为医疗影像分析、肿瘤诊断、个性化治疗方案制定等提供数据支持，例如辅助医生进行肿瘤诊断、评估治疗效果等。
决策支持：支持医院和研究机构的临床决策和科研方向的制定，推动精准医疗的发展。
教育和培训：作为生物医学、影像组学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤影像与临床数据的结合。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤的影像特征与基因表达、临床病理特征之间的关联，从而实现对肿瘤的诊断、预后和治疗效果的预测，最终提升患者的治疗效果和生存率。
