医学影像特征分析预测数据集MedicalImageFeatureAnalysisPredictionDataset-ayaahmedsalama
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 影像组学, 机器学习, 数据分析, 特征工程, 预后预测, 临床研究, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从医学影像中提取的特征数据，用于预测患者的预后结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于各种医学影像分析场景。
数据维度：数据集包含多个特征，如均值、中位数、平均绝对偏差、稳健平均绝对偏差、中值绝对偏差、均方根、方差、最小值、最大值、偏度、SciPy偏度、峰度、SciPy Pearson峰度、SciPy Fisher峰度、香农熵、描述性统计量、累积频率、相对频率、累积分布函数等。
数据格式：CSV格式，文件名为Features_0_025_with outcome_replace.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：具体来源未知，数据已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于医学影像特征分析、预后预测建模和机器学习研究。
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、放射组学等领域的学术研究，如肿瘤预后预测、疾病诊断辅助等。
行业应用：可用于开发临床决策支持系统、影像辅助诊断工具，提升医疗诊断的准确性和效率。
决策支持：支持临床医生进行患者预后评估和治疗方案选择。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解影像组学分析流程。
此数据集特别适合用于探索医学影像特征与患者预后结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，改善患者的临床管理。
