医学影像肿瘤特征分析数据集MedicalImageTumorFeatureAnalysis-loginemagdi
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤分析, 放射组学, 影像组学, 机器学习, 特征提取, 数据分析, 图像处理
数据概述：
该数据集包含来自医学影像的数据，记录了通过PyRadiomics（一个开源的放射组学特征提取工具包）提取的肿瘤特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，一般用于医疗研究。
数据维度：数据集包括Image_ID（图像标识符）、Label（肿瘤标签，如良性或恶性）、以及各种放射组学特征，例如RBC_diagnostics_Versions（PyRadiomics、Numpy、SimpleITK、PyWavelet、Python的版本信息）、Configuration_Settings（配置设置）、EnabledImageTypes（启用的图像类型）、Image-original_Hash（原始图像的哈希值）、Dimensionality（维度）、Spacing（像素间距）、Size（图像大小）、Mean（均值）、Minimum（最小值）、Maximum（最大值）、Mask-original_Hash（原始掩模的哈希值）、Spacing（掩模的像素间距）、Size（掩模大小）、BoundingBox（边界框）、VoxelNum（体素数量）、VolumeNum（体积数量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为pyradiomics_features.csv，方便特征分析和模型构建。
来源信息：数据来源于使用PyRadiomics提取的影像组学特征，已进行标准化处理。
该数据集适合用于肿瘤诊断、预后预测和治疗效果评估相关的研究和数据建模、机器学习等技术应用。
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、放射组学等领域的学术研究，如肿瘤的早期诊断、预后预测、治疗效果评估等。
行业应用：可以为医疗影像分析、肿瘤诊断和治疗等领域提供数据支持，特别是在辅助诊断系统、放射组学分析平台等应用方面。
决策支持：支持临床医生进行肿瘤诊断和治疗决策，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、放射组学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤特征分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤影像特征与临床结果之间的关系，帮助用户实现肿瘤的精准诊断和个性化治疗。
