肾癌影像组学特征分析数据集RenalCancerRadiomicsFeatureAnalysisDataset-guidetuanhp
数据来源：互联网公开数据
标签：肾癌, 影像组学, 医学影像, 肿瘤诊断, 机器学习, 放射组学, 临床数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含肾癌患者的临床信息和影像组学特征，旨在用于肾癌的诊断、预后和治疗效果预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，通常指代特定时间段内收集的患者数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为医学研究或临床试验的数据。
数据维度：数据集包括患者的临床信息（如年龄、TNM分期、组织学类型、性别等）以及从医学影像中提取的影像组学特征。影像组学特征涵盖形状、灰度共生矩阵（GLCM）、灰度游程长度矩阵（GLRLM）、灰度依赖矩阵（GLDM）等多种类型。
数据格式：数据以CSV格式（final_data_new_2510.csv）和PyTorch模型文件格式（.pt）提供，方便进行数据分析、特征提取和模型训练。
来源信息：数据来源于医学研究或临床试验，具体来源信息未明确，但已进行特征提取和数据整理。
该数据集适合用于肿瘤影像组学研究、疾病诊断与预后预测模型的构建，以及机器学习在医学领域的应用探索。
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：适用于肿瘤影像组学、放射组学、医学影像分析等领域的学术研究，例如基于影像组学特征的肾癌诊断、分期、预后预测模型构建。
行业应用：为医疗影像分析、肿瘤诊断辅助系统、个性化治疗方案制定等提供数据支持，例如开发基于影像组学特征的临床决策支持系统（CDSS）。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断和治疗方案制定，提高患者生存率和生活质量。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、放射组学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解影像组学特征的提取、分析与应用。
此数据集特别适合用于探索影像组学特征与肾癌临床病理特征之间的关联，以及构建预测模型，以提高肾癌诊断和治疗的精准度。
