医学影像与患者临床信息数据集MedicalImagingandPatientClinicalData-abjresunet
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤, 磁共振成像, 临床数据, 生存分析, 基因组学, 影像组学, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目的医学影像数据和患者临床信息，用于研究肿瘤的影像特征与临床结局之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但TCGA项目数据通常具有一定的收集时间跨度。
地理范围：数据来源于TCGA项目，涵盖全球范围内的癌症患者。
数据维度：数据集包含两类主要数据：
医学影像数据：包括来自磁共振成像（MRI）的.tif格式的图像，以及对应的mask文件。
临床数据：以CSV格式提供，包含患者的临床特征，如RNASeqCluster、MethylationCluster、miRNACluster、CNCluster、RPPACluster、OncosignCluster、COCCluster、肿瘤组织学类型、肿瘤分级、肿瘤部位、侧别、肿瘤位置、性别、年龄、种族、民族、以及生存状态（death01）。
数据格式：数据以.tif和CSV格式提供，方便影像分析和表格数据处理。
来源信息：数据来源于TCGA项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤影像学研究、临床预测模型构建、影像组学分析以及多模态数据融合研究。
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、放射学、生物信息学等领域的学术研究，如影像特征与患者生存分析、影像组学特征提取、多组学数据关联分析等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、肿瘤个性化治疗方案制定、预后预测等提供数据支持。
决策支持：支持临床医生进行更精准的诊断和治疗决策，改善患者预后。
教育和培训：作为医学影像分析、生物信息学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解影像数据与临床信息的关联。
此数据集特别适合用于探索影像特征与肿瘤生物学行为、临床结局之间的关系，帮助用户实现肿瘤诊断、预后预测等目标。
