数据集概述
本数据集围绕肝细胞癌（HCC）患者动态预后预测展开，基于时间序列数据构建生存路径映射模型。该模型通过Cox特征选择将时间序列数据转化为级联生存图，包含13条不同生存路径，在动态预后预测中表现优于或等同于传统分期系统。数据集含2个文件，支持肝癌患者预后分析与治疗规划研究。
文件详解
- Dryad_English_Raw.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：原始数据文件，推测包含肝细胞癌患者时间序列临床数据、预后特征、生存路径相关的结构化信息，具体字段需基于文件内容进一步确认。
- Network Frame for Survival Path.tiff
- 文件格式：TIFF
- 字段映射介绍：生存路径网络框架图像文件，推测为生存路径映射模型的可视化结果，展示13条生存路径的结构关系。
数据来源
Dryad数据库（来源文献标题：Dynamically prognosticating patients with hepatocellular carcinoma through survival paths mapping based on time-series data）
适用场景
- 肝癌患者动态预后研究：利用时间序列数据和生存路径模型，分析肝细胞癌患者不同阶段的预后风险。
- 临床治疗规划优化：基于生存路径映射结果，为肝细胞癌患者制定个性化治疗方案和随访策略。
- 预后模型性能评估：对比该生存路径模型与传统分期系统在动态预后预测中的准确性和适用性。
- 医学数据可视化研究：通过生存路径网络框架图像，探索肝癌预后数据的可视化表达方法。
