乳腺癌MRI影像及临床特征数据集BreastCancerMRIandClinicalFeaturesDataset-anchitaagrawal12
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, MRI影像, 临床数据, 影像分析, 肿瘤学, 数据挖掘, 诊断预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Duke大学医学中心（Duke）的乳腺癌患者的MRI影像数据和临床特征，旨在用于乳腺癌的诊断、预后和治疗研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段的患者横截面数据。
地理范围：数据来源于Duke大学医学中心，患者主要来自美国地区。
数据维度：数据集包含患者的MRI扫描信息和临床特征，涵盖以下方面：
MRI扫描参数：包括扫描日期、扫描设备、扫描参数（如TR、TE、翻转角、场强等）、图像位置、对比剂使用情况等。
患者临床信息：包括患者ID、诊断日期、出生日期、绝经状态、种族、肿瘤分期（TNM分期）、肿瘤分级、病理类型、分子分型（ER、PR、HER2、Mol Subtype）、Oncotype评分等。
数据格式：CSV格式，文件名为Duke ptscsv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于Duke大学医学中心，经过整理和标准化，便于研究和分析。
该数据集适合用于乳腺癌影像分析、临床特征关联分析、肿瘤诊断预测和预后评估等研究。
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：适用于肿瘤学、医学影像学和生物信息学等领域的研究，例如MRI影像特征提取、影像与临床特征关联分析、基于影像的肿瘤诊断模型构建等。
行业应用：可为医疗影像设备制造商、制药企业和临床诊断机构提供数据支持，用于开发新的诊断方法、辅助决策系统和治疗方案。
决策支持：支持临床医生进行乳腺癌的诊断、分期和预后评估，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、肿瘤学和生物统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的影像特征和临床特征，提升数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于探索MRI影像特征与乳腺癌临床病理特征之间的关系，从而提升对乳腺癌的早期诊断和精准治疗水平。
