脑肿瘤影像MGMT基因状态预测数据集_Brain_Tumor_Imaging_MGMT_Gene_Status_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤, 医学影像, 磁共振成像, MGMT基因, 图像分析, 机器学习, 分类预测, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据的脑肿瘤图像及对应的MGMT基因状态标签，旨在用于脑肿瘤诊断和预后分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但通常基于特定年份的医学影像数据，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表全球范围内的脑肿瘤病例。
数据维度：数据集主要包含两种类型的数据：
图像数据：存储于PNG格式，为脑肿瘤的磁共振成像（MRI）扫描图像，包括FLAIR、T1w、T1wCE、T2w等多种序列。
标签数据：CSV格式，包含BraTS21ID（患者ID）和MGMT_value（MGMT基因状态，0或1）两个字段，用于指示患者的MGMT基因甲基化状态。
数据格式：数据以文件夹结构组织，其中包含PNG格式的MRI图像以及CSV格式的标签文件，便于图像处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，如BraTS（Brain Tumor Segmentation）系列数据集，并已进行预处理，如图像配准、标准化等。
该数据集适合用于医学影像分析、机器学习模型构建以及脑肿瘤诊断与预后研究。
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、肿瘤学、放射学等领域的学术研究，如基于MRI图像的脑肿瘤自动分割、肿瘤特征提取、MGMT基因状态预测等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、肿瘤辅助诊断系统提供数据支持，特别是在辅助医生进行脑肿瘤诊断和治疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行脑肿瘤临床研究，优化治疗方案，提高患者生存率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习、深度学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用医学影像数据。
此数据集特别适合用于探索基于MRI影像的脑肿瘤特征与MGMT基因状态之间的关联，帮助用户构建预测模型，辅助临床决策，改善患者预后。
