脑肿瘤影像基因组学训练数据集BrainTumorImagingGenomicsTrainingDataset-sai1881
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 影像组学, MRI, 基因表达, 机器学习, 肿瘤诊断, 放射组学, 医学影像
数据概述：
该数据集包含来自RSNA-MICCAI脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛的训练数据，记录了脑肿瘤患者的MRI影像学特征和MGMT基因甲基化状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定研究或临床试验的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但可能包含全球范围内的脑肿瘤患者病例。
数据维度：数据集包括BraTS21ID（患者ID）、MGMT_value（MGMT基因甲基化状态，1代表甲基化，0代表未甲基化）、fold（交叉验证折数）、imfolder（影像文件夹标识）、path（影像文件路径）、FLAIR_count、T1w_count、T1wCE_count、T2w_count（不同MRI序列的图像数量）以及T1w_LIST、FLAIR_LIST、T1wCE_LIST、T2w_LIST（各序列图像文件路径列表）。
数据格式：CSV格式，文件名为train (1).csv，包含结构化元数据，便于与MRI影像数据进行关联分析。
来源信息：数据来源于RSNA-MICCAI脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛，已进行初步整理和标注。
该数据集适合用于脑肿瘤的影像组学研究、基因表达预测以及机器学习模型的训练与评估。
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、放射组学研究，以及脑肿瘤的诊断、预后和治疗效果预测。
行业应用：为医疗影像公司、生物科技企业提供数据支持，用于开发基于MRI影像的肿瘤诊断工具、辅助决策系统。
决策支持：支持临床医生进行脑肿瘤的诊断和治疗方案制定，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学影像学、生物信息学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解脑肿瘤影像特征与基因表达的关系。
此数据集特别适合用于探索MRI影像特征与MGMT基因甲基化状态之间的关联，从而实现对肿瘤生物学行为的预测，并优化临床决策。
