乳腺癌影像与临床特征数据集BreastCancerImagingandClinicalFeaturesDataset-rohamhadidchi
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 影像学, 临床数据, 肿瘤学, 磁共振成像, 预后分析, 诊断, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自杜克大学医学中心（Duke University Medical Center）的乳腺癌患者的影像学检查结果和临床特征信息，旨在为乳腺癌研究提供多模态数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含患者从诊断到随访的临床事件时间，如手术、复发、死亡等。
地理范围：数据来源于杜克大学医学中心，主要涉及美国地区患者。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖影像学特征（如MRI扫描参数、图像特征）、临床病理特征（如肿瘤分期、组织学类型、分子分型）、治疗信息（如手术、放化疗、内分泌治疗）以及预后信息（如复发时间、生存时间）等。具体字段包括MRI扫描参数、肿瘤大小、病理分期、分子标志物表达水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为Duke pts.csv，便于数据分析和处理。数据经过整理，包含多个与乳腺癌相关的临床和影像学变量。
来源信息：数据来源于杜克大学医学中心的公开数据集，经过数据清洗和整理，以确保数据质量和可用性。
该数据集适合用于乳腺癌的诊断、预后预测、治疗效果评估等研究，以及影像组学、机器学习等技术应用。
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：适用于乳腺癌影像学与临床特征的交叉研究，如影像组学特征与预后关联分析、临床病理特征对治疗效果的影响分析等。
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提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、疗效预测等方面。
决策支持：支持临床医生进行更准确的诊断和治疗决策，并为患者提供个性化的治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的诊断、治疗和预后。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌影像学特征与临床结果之间的关系，构建预测模型，从而改善患者的临床管理和预后。
