脑肿瘤MRI影像与临床特征数据集_Brain_Tumor_MRI_Images_and_Clinical_Features_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, MRI影像, 临床数据, 影像组学, 生物医学, 肿瘤学, 机器学习, 多模态数据
数据概述：
该数据集包含来自TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目的脑肿瘤患者的MRI影像数据以及相关的临床特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为TCGA项目收集数据的时间段。
地理范围：数据来源于TCGA项目，涵盖全球范围内的脑肿瘤患者。
数据维度：数据集包含MRI影像文件（.tif格式）和CSV格式的结构化临床数据。CSV文件包含了患者的临床信息，如RNASeqCluster、MethylationCluster、miRNACluster、CNCluster、RPPACluster、OncosignCluster、COCCluster、组织学类型、肿瘤分级、肿瘤位置、性别、年龄、种族、死亡状态等。
数据格式：数据主要以.tif格式的MRI影像文件和.csv格式的结构化数据文件提供。
来源信息：数据来源于TCGA项目，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于脑肿瘤的影像学研究、临床特征分析，以及影像组学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：适用于肿瘤学、放射学、医学影像学等领域的学术研究，如MRI影像的分割、特征提取、肿瘤亚型分类、生存预测等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、肿瘤治疗方案制定、个性化医疗提供数据支持，特别是在辅助诊断、预后评估、疗效预测等方面。
决策支持：支持临床医生进行更精准的诊断和治疗决策，提高治疗效果和患者生存率。
教育和培训：作为医学影像、生物信息学、人工智能等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员理解脑肿瘤的影像学特征与临床关联。
此数据集特别适合用于探索MRI影像与临床特征之间的关系，构建预测模型，从而改善脑肿瘤的诊断和治疗效果，并推动相关领域的创新。
