脑肿瘤影像多模态预测数据集BrainTumorImageMulti-modalPredictionDataset-mohammadhosein1998
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 影像学, 多模态, 机器学习, 影像分析, 预测模型, 肿瘤分类, 医学影像
数据概述：
该数据集包含脑肿瘤影像数据，记录了多种MRI模态的肿瘤区域预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态影像分析。
地理范围：数据覆盖范围未明确说明，但可能来源于多个医疗机构的病例。
数据维度：
submission.csv文件包含BraTS21ID（患者ID），以及flair、t1w、t1wce、t2w四种MRI模态对应的MGMT基因状态预测值。
.h5文件可能包含不同模型在验证集上的性能指标，如准确率（acc）和AUC值（val_auc）。
数据格式：数据以.h5和.csv格式提供，.h5文件用于存储模型训练过程中的性能指标，submission.csv文件提供预测结果。
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、机器学习模型在肿瘤预测上的应用研究，以及多模态数据的融合分析。
行业应用：为医学影像诊断、肿瘤辅助诊断系统提供数据支持，尤其是在预测肿瘤的MGMT基因状态方面。
决策支持：支持医生在诊断过程中参考影像学预测结果，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解影像数据处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同MRI模态在脑肿瘤预测中的贡献，以及构建和优化预测模型，提高预测准确性。
