医学影像放射组学特征提取与分析数据集MedicalImageRadiomicsFeatureExtractionandAnalysisDataset-loginemagdi
数据来源：互联网公开数据
标签：放射组学, 医学影像, 特征提取, 肿瘤分析, 图像分析, 机器学习, 影像组学, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于放射组学分析的医学影像数据及其对应的特征信息，主要用于研究和开发放射组学模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但包含多种解剖结构（如脑、乳腺、肺等）的影像。
数据维度：数据集包含医学影像文件（.nrrd格式），以及使用pyradiomics提取的特征数据（.csv格式），特征数据包括GLCM、GLDM、GLRLM、NGTDM等多种纹理特征，以及影像的ID、图像文件名、分割掩膜等信息。
数据格式：主要数据格式为NRRD（医学影像）和CSV（特征数据），其中CSV文件包含特征名称和不同影像的特征值，便于分析和建模。数据来源于pyradiomics软件包的测试样例，用于展示放射组学特征提取流程。
来源信息：数据来源于开源的pyradiomics软件包，该软件包用于提取医学影像的放射组学特征，数据已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于放射组学研究、机器学习模型的训练与评估，以及医学影像特征分析。
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：适用于放射组学、医学影像分析、肿瘤影像学等领域的学术研究，例如肿瘤诊断与预后预测、治疗效果评估等。
行业应用：可以为医疗影像分析公司和研究机构提供数据支持，用于开发影像辅助诊断系统、预测模型等。
决策支持：支持医生进行影像诊断和治疗方案制定，提供更客观的影像学依据。
教育和培训：作为医学影像分析、放射组学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握特征提取和数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影像特征与临床结果之间的关系，构建预测模型，并深入理解放射组学的应用价值，从而改进疾病诊断和治疗效果。
