医学影像海马体放射组学特征分析数据集MedicalImageHippocampusRadiomicsFeatureAnalysis-elisaoxm
数据来源：互联网公开数据
标签：放射组学，医学影像，海马体，影像组学，特征提取，肿瘤诊断，机器学习，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了海马体区域的放射组学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态影像特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涉及医学影像，可能来自医疗机构或研究项目。
数据维度：数据集包括影像ID、影像掩膜、PyRadiomics版本信息、Numpy版本信息、SimpleITK版本信息、PyWavelet版本信息、Python版本信息、配置信息、启用图像类型、原始图像的哈希值、原始图像的维度、原始图像的间距、原始图像的大小、原始图像的均值、原始图像的最小值、原始图像的最大值、原始掩膜的哈希值、原始掩膜的间距、原始掩膜的大小、原始掩膜的边界框、原始掩膜的体素数量、原始掩膜的体积数量、原始掩膜的质心索引。
数据格式：CSV格式，文件名为test_radiomics_hipocamp.csv，便于特征分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医学影像分析相关研究或公开数据集，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤诊断、疾病预测等领域，以及放射组学特征与临床结果的相关性研究。
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、放射组学与肿瘤学交叉领域的研究，如肿瘤诊断、疗效预测、疾病预后等。
行业应用：为医学影像分析、辅助诊断系统、放射组学研究提供数据支持，特别是在肿瘤早期检测、个体化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医学研究人员和临床医生进行疾病诊断和治疗决策，提升医疗水平。
教育和培训：作为医学影像分析、放射组学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解影像特征提取与分析。
此数据集特别适合用于探索海马体放射组学特征与疾病之间的关系，帮助用户实现疾病诊断、预测和治疗方案优化的目标。
