脑肿瘤MGMT基因预测模型训练验证数据集_Brain_Tumor_MGMT_Gene_Prediction_Model_Training_and_Validation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 基因预测, 机器学习, 影像组学, 临床预测, 深度学习, ResNet50, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来源于医学影像和基因组学的数据，旨在用于构建和验证预测脑肿瘤MGMT基因状态的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，视作静态数据集，反映特定时间点的肿瘤特征。
地理范围：数据来源未明确，推测可能涵盖多个医疗机构的患者数据。
数据维度：数据集包括影像组学特征和MGMT基因状态预测值。影像组学特征通过对医学影像进行分析提取，包括形状、纹理等多种统计量。预测值由ResNet50模型生成，用于评估模型的预测性能。
数据格式：数据集主要包含CSV格式的表格文件（如oof.csv），以及用于模型训练和评估的PyTorch模型权重文件（.pth格式）和模型评估结果图像（.png格式）。
来源信息：数据来源于对医学影像和临床数据的分析，并结合了机器学习模型，用于预测MGMT基因状态。数据经过了特征提取、模型训练和验证等处理。
该数据集适合用于脑肿瘤诊断、治疗方案制定相关的研究，以及机器学习模型的开发与评估。
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：适用于医学影像分析、肿瘤基因组学、机器学习等交叉领域的学术研究，如探索影像组学特征与MGMT基因状态的关系、评估不同模型的预测性能等。
行业应用：为医疗影像分析、肿瘤诊断和治疗相关的行业提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医生在脑肿瘤诊断和治疗决策中的参考，提升诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤影像特征与基因表达之间的关系。
此数据集特别适合用于探索影像组学特征在预测MGMT基因状态中的作用，帮助用户构建和优化脑肿瘤预测模型，实现更精准的诊断和治疗方案。
