肿瘤影像数据病理特征分析数据集TumorImageDataPathologicalFeatureAnalysis-abjresunet
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤学，医学影像，病理分析，图像分割，基因表达，生存分析，多模态数据，生物信息学
数据概述：
该数据集包含来自TCGA（The Cancer Genome Atlas，癌症基因组图谱）项目的肿瘤影像数据，结合了病理图像（TIFF格式）和临床病理特征（CSV格式）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为肿瘤诊断与治疗相关的静态数据集。
地理范围：数据来源于TCGA项目，覆盖多个国家和地区的癌症患者样本。
数据维度：数据集包括：
病理图像：多张TIFF格式的肿瘤组织切片图像，用于图像分割、特征提取和病理分析。
临床数据：包含患者的临床病理信息，如病理分型、肿瘤分级、肿瘤位置、性别、年龄、种族、生存状态等。
基因组数据：结合了基因表达、甲基化、miRNA表达、拷贝数变异等基因组学数据。
数据格式：数据以TIFF和CSV格式提供，便于医学影像处理和数据分析。CSV文件中包含多个临床病理特征字段，如患者ID、RNA测序聚类、甲基化聚类、miRNA聚类、拷贝数变异聚类、RPPA聚类、Oncosign聚类、COC聚类、组织学类型、肿瘤分级、肿瘤组织部位、侧别、肿瘤位置、性别、初始病理年龄、种族、民族、死亡状态等。
来源信息：数据来源于TCGA项目，已进行标准化和清洗处理。
该数据集适合用于肿瘤影像学、生物信息学、临床医学等领域的研究。
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：适用于肿瘤影像分析、多组学数据整合、生存分析、预后预测等研究，例如探索影像特征与基因表达之间的关联，以及影像组学在肿瘤诊断和治疗中的应用。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断、治疗方案制定、新药研发等领域。
决策支持：支持临床医生进行个性化治疗方案的制定，提高治疗效果。
教育和培训：作为医学影像学、肿瘤学、生物信息学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤影像分析和多组学数据分析。
此数据集特别适合用于研究肿瘤的影像学特征与基因组特征之间的关系，以及探索影像组学在肿瘤诊断和预后预测中的应用，从而提升肿瘤的早期诊断和精准治疗水平。
