脑肿瘤影像组学分析数据集_Brain_Tumor_Radiogenomic_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 脑肿瘤, MRI, 影像组学, 肿瘤诊断, 机器学习, 深度学习, 数据集
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医学影像数据，记录了脑肿瘤患者的MRI扫描信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可能涵盖全球范围内的脑肿瘤患者。
数据维度：数据集包括患者的MRI扫描图像（FLAIR、T1w、T1wCE、T2w序列）以及相关的临床信息，如MGMT基因甲基化状态。
数据格式：数据以DICOM格式的MRI图像和CSV格式的元数据文件（train (1).csv）提供，便于影像分析和数据处理。
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，经过预处理和整理。
该数据集适合用于脑肿瘤影像组学研究、肿瘤诊断辅助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、肿瘤影像组学、机器学习在医学领域的应用等研究，如肿瘤特征提取、分类预测、预后分析等。
行业应用：为医疗影像设备厂商、人工智能医疗公司提供数据支持，用于开发肿瘤诊断、治疗方案规划等相关产品。
决策支持：支持医生在脑肿瘤诊断和治疗方案制定方面的决策，提高诊断准确性和治疗效果。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、放射学等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解影像组学和疾病诊断。
此数据集特别适合用于探索脑肿瘤的影像特征与基因表达之间的关系，实现对肿瘤的精准诊断和个性化治疗，推动医学影像在临床实践中的应用。
