肿瘤影像特征分析数据集TumorImagingFeatureAnalysisDataset-adnankust
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤分析, 放射组学, 特征提取, PET图像, 机器学习, 数据分析, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了肿瘤PET影像的放射组学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态影像特征数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常此类数据集来源于医疗机构。
数据维度：数据集包括PET图像的多种原始形状和一阶统计特征，具体字段包括Elongation、Flatness、LeastAxisLength、MajorAxisLength、Maximum2DDiameter等形状特征，以及10Percentile、90Percentile、Energy、Entropy、InterquartileRange等一阶统计特征，所有特征均在PreTx（治疗前）状态下提取。
数据格式：CSV格式，文件名为waleedcsv，便于数据分析和特征工程。
来源信息：数据来源于医学影像分析项目，已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于肿瘤影像分析、放射组学研究和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于肿瘤影像特征与临床结果关联性的研究，如预测肿瘤的生长、复发和患者预后。
行业应用：可以为医疗影像分析公司提供数据支持，用于开发肿瘤诊断、治疗方案评估和个性化医疗产品。
决策支持：支持临床医生进行肿瘤诊断和治疗方案选择，提高治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、放射组学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解影像特征提取和分析方法。
此数据集特别适合用于探索影像特征与肿瘤生物学行为之间的关系，帮助用户实现肿瘤的早期诊断、精准治疗和预后评估。
