脑部年龄预测2D图像特征数据集BrainAgePrediction2DImageFeatureDataset-lijingamber
数据来源：互联网公开数据
标签：脑部扫描, 年龄预测, 机器学习, 图像特征, 神经影像学, 衰老研究, 数据分析, 生物医学
数据概述：
该数据集包含使用2D图像特征提取的脑部扫描数据，用于脑部年龄预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于全球范围内的脑部年龄预测模型训练与测试。
数据维度：数据集包含两部分，x_datacsv和y_datascvcsv。x_datacsv包含多个脑区GMT值，如R_SFG_GMT、L_SFG_GMT等，以及ID。y_datascvcsv包含Observations和age字段，其中Observations为个体标识，age为年龄。
数据格式：CSV格式，便于数据分析与处理。
来源信息：具体来源未明确，但数据经过了处理，提取了脑部扫描图像的特征。
该数据集适合用于脑部年龄预测、神经影像学研究和机器学习模型的构建。
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：适用于神经科学、生物医学工程和机器学习交叉领域的学术研究，例如，探索脑部结构特征与年龄之间的关系、开发基于脑部扫描的年龄预测模型等。
行业应用：可以为医疗影像分析领域提供数据支持，尤其是在辅助诊断、个性化医疗和衰老研究方面。
决策支持：支持医疗机构进行风险评估和疾病早期诊断。
教育和培训：作为神经影像学、机器学习和数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践脑部年龄预测。
此数据集特别适合用于探索脑部结构特征与年龄之间的关系，构建和评估年龄预测模型，并深入研究衰老相关的神经影像学特征。
