放射组学影像分析数据集-subhadeepdolai
数据来源：互联网公开数据
标签：放射组学，医学影像，数据集，肿瘤学，机器学习，图像分析，生物医学，临床研究
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，记录了不同患者的影像学检查结果和相关临床信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围根据具体数据集而定，通常涵盖一定的临床时间段。
地理范围： 数据可能来自不同的医疗机构或研究中心，覆盖不同的患者群体。
数据维度： 数据集包括医学影像（如CT，MRI等），影像组学特征，患者临床信息（如年龄，性别，病理诊断，生存状态等）。影像组学特征通常通过图像处理和分析技术提取，用于描述肿瘤的形态，纹理等微观特征。
数据格式： 数据提供的格式多样，包括DICOM影像文件，CSV格式的特征数据，以及其他结构化数据。
来源信息： 数据来源于公开的医学影像研究项目，临床试验或学术研究，已进行匿名化处理，并可能经过预处理和特征提取。
该数据集适合用于肿瘤诊断，预后预测，治疗效果评估等医学影像分析领域的研究和应用，特别是在放射组学特征提取，机器学习模型构建和临床决策支持等方面具有重要价值。
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： 适用于肿瘤学，放射学，生物医学工程等领域的学术研究，如肿瘤的早期诊断，疗效预测，复发风险评估等。
行业应用： 可以为医疗机构，制药公司等提供数据支持，特别是在临床辅助决策，新药研发，个性化医疗等方面。
决策支持： 支持临床医生的诊断和治疗决策，提高诊断准确性和治疗效果。
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深入理解医学影像分析技术和临床应用。
此数据集特别适合用于探索影像组学特征与临床结果之间的关联，帮助用户实现肿瘤诊断，预后预测等目标，为临床实践提供数据支持。
