肿瘤影像组学与基因表达关联分析数据集TumorRadiomicsandGeneExpressionCorrelationAnalysis-abjresunet
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 肿瘤学, 基因表达, 影像组学, 癌症研究, 数据融合, 图像分析, 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）项目的数据，记录了肿瘤患者的医学影像数据和基因表达信息，旨在研究影像组学特征与基因表达之间的关联。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，通常被视为静态数据集，反映特定时间点的肿瘤状态。
地理范围：数据来源于TCGA项目，涵盖多种癌症类型和患者，数据来源具有全球性。
数据维度：
影像数据：包括肿瘤的MRI（磁共振成像）图像，以TIFF格式存储。
基因表达数据：与患者相关的基因表达信息，包括RNA测序数据和基因表达聚类信息等。
临床信息：患者的临床信息，如病理类型、肿瘤分级、肿瘤位置、性别、年龄、种族、民族等。
数据格式：
影像数据：TIFF格式，用于医学图像分析。
基因表达数据：CSV格式，包含基因表达聚类信息等。
临床数据：CSV格式，包含患者临床信息。
来源信息：数据来源于TCGA项目，是一个权威的癌症基因组学数据库。数据已进行初步处理和标准化，便于后续分析。
该数据集适合用于肿瘤影像组学研究、基因表达与影像特征关联分析、癌症诊断和预后预测等研究。
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、放射学、生物信息学等多学科交叉研究，如影像组学特征提取、基因表达与影像特征关联分析、肿瘤异质性研究等。
行业应用：为医疗影像分析、肿瘤诊断和治疗方案制定提供数据支持，例如开发基于影像组学的肿瘤诊断工具，辅助医生进行临床决策。
决策支持：支持肿瘤研究和临床实践中的风险评估、治疗效果预测和个性化治疗方案制定。
教育和培训：作为医学影像分析、生物信息学、肿瘤学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤影像组学和基因表达分析。
此数据集特别适合用于探索肿瘤影像特征与基因表达之间的潜在关联，从而深入了解肿瘤的生物学特性，并为临床诊断和治疗提供新的视角。
