肿瘤影像组学MRI数据分析数据集TumorImagingRadiomicsMRIDataAnalysis-abjresunet

数据来源：互联网公开数据

标签：医学影像, MRI, 肿瘤, 影像组学, 生物标志物, 图像分割, 临床数据, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目的MRI（Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像）影像数据，以及相关的临床信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确具体时间，通常被视为静态数据集，反映特定时间点的影像与临床状态。地理范围：数据来源于TCGA项目，覆盖多个肿瘤病例，具有一定的地域代表性。数据维度：数据集包括MRI影像切片（.tif格式）和结构化数据（data.csv）。结构化数据包含患者信息、基因表达、甲基化、miRNA表达、CNV（拷贝数变异）、RPPA（蛋白质组学）、OncosignCluster、COCCluster、肿瘤组织类型、肿瘤分级、肿瘤部位、侧别、肿瘤位置、性别、年龄、种族、死亡情况等。数据格式：主要为TIFF格式的MRI影像文件和CSV格式的临床数据文件，便于医学影像分析和临床数据分析。来源信息：数据来源于TCGA数据库，经过预处理和整理，用于影像组学分析和临床研究。该数据集适合用于肿瘤影像组学研究、临床预测模型构建和生物标志物发现。

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、医学影像分析、多模态数据融合等领域的学术研究，如肿瘤诊断、预后预测、治疗反应评估等。行业应用：为医疗影像分析、肿瘤诊断技术、临床辅助决策系统等行业提供数据支持，尤其是在开发基于影像的生物标志物、构建预测模型等方面。决策支持：支持临床医生进行个性化治疗方案制定、风险评估和预后预测，提高诊疗水平。教育和培训：作为医学影像分析、生物信息学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解影像组学、临床数据的应用。此数据集特别适合用于探索肿瘤影像特征与基因组、临床特征之间的关联，以实现肿瘤的早期诊断、精准分型和个性化治疗，并提升对肿瘤发生发展机制的理解。