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TCGA-KICH 癌症 CT 影像文件。

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简介:
TCGA – KICH 癌症 CT 影像资料是一组包含腺瘤和腺癌相关信息的数字数据集,其中囊括了来自 113 位患者的 2325 个数据文件。该数据集的设计目标是全面地追踪癌症诊治的全过程,并以数字档案的形式详细记录检查结果、药物处方以及治疗效果等关键信息。目前,该数据集由 GDC Data Portal 提供公开。

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客服
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  • TCGA-KICH 肿瘤 CT.torrent
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    该文件为TCGA-KICH肿瘤相关的CT影像数据种子文件,包含肾嫌色细胞癌患者的CT扫描图像集,适用于医学研究和教学。 TCGA-KICH 数据集包含了与腺瘤和腺癌相关的癌症 CT 影像数据,涉及113人的2325个文件。该数据集的目的是为了全程数字化跟踪癌症诊治过程,并以数字档案的形式记录检查结果、处方及疗效信息。此数据集由 GDC Data Portal 发布。
  • CT数据集
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    该数据集包含多种癌症患者的CT影像资料及对应的临床信息,旨在支持医学研究和AI辅助诊断技术的发展。 本数据集包含69位不同患者的475个癌症CT影像病例以及患者年龄信息,是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。
  • CT数据(来自Kaggle).txt
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    本文件包含从Kaggle平台获取的癌症CT影像相关数据集,用于研究和分析肿瘤特征,支持医学图像处理及机器学习模型训练。 本数据集包含来自69位不同患者的475个病例的CT影像以及患者年龄信息,是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。该数据集规模适中,涵盖了癌症相关的医学图像资料。
  • 基于CT的肺医学图检测
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    本研究聚焦于开发先进的计算机断层扫描(CT)技术,旨在提高肺癌早期诊断的准确性和效率。通过分析大量CT影像数据,我们致力于创建高效的自动化检测系统,以辅助临床医生快速识别疑似病例,从而为患者提供及时有效的治疗方案。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。这项技术通过自动分析CT影像,并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息,帮助放射科医生做出更准确的判断,有助于早期发现并治疗肺部疾病。
  • TCGA-KICH-mRNA表达数据(TPM)与肾嫌色细胞临床数据集整理
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    本研究整理了TCGA-KICH数据集中肾嫌色细胞癌的mRNA表达(TPM值)及对应的临床信息,旨在为相关癌症机制和治疗提供数据支持。 TCGA(The Cancer Genome Atlas)是一个国际性的合作项目,旨在通过全面分析多种癌症类型的基因组、转录组、表观遗传学及临床数据来增进我们对癌症发病机制的理解。该项目中的一个专门研究是针对肾嫌色细胞癌(Kidney Chromophobe Carcinoma, KICH),其包含了mRNA表达水平信息和相关临床数据。 TPM(Transcripts Per Million)是一种常用的量化基因表达的方法,它通过标准化总测序深度及基因长度来比较不同样本间的差异。在TPM中,每个基因的表达值被归一化到每百万转录本中的平均拷贝数,以消除由于样本间测序深度不均和基因长度差异带来的影响。通常,在进行进一步生物信息学分析如差异表达分析时,会将TPM数据转化为log2(TPM+1)的形式来减小高表达与低表达之间的差异,并使微小的表达变化更易被捕捉。 KICH_TPM.csv文件很可能包含了每个样本的基因表达数据,每一行代表一个基因,每一列对应一个样本。这样的格式便于统计分析和可视化,可用于探究哪些基因在肾嫌色细胞癌中异常表达或与其他类型癌症有何不同之处。 而KICH_clinicalMatrix则可能包含与这些肿瘤样本相关的临床信息如患者的年龄、性别、疾病阶段及生存状态等。结合基因表达数据进行生存分析、预后预测和识别疾病亚型,有助于深入理解疾病的生物学特性并寻找潜在的治疗靶点。 后续研究中,研究人员可能会使用生物信息学工具和统计方法(例如R语言中的DESeq2, edgeR或limma包)来找出差异表达基因,并通过GO富集分析、KEGG通路富集等解析这些基因的功能与信号通路。此外,还可以构建患者生存曲线并运用Cox比例风险模型分析基因表达与生存之间的关系。 这个数据集为研究肾嫌色细胞癌的分子机制及潜在诊断标志物和治疗靶点提供了宝贵的资源,在生物医学研究和精准医疗领域具有重要意义。通过深入挖掘这些资料,我们有望对这种相对罕见的肾癌类型有更深刻的认识,并推动新的治疗方法开发。
  • 基于CT的肺自动化诊断系统
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    本项目致力于开发一种基于计算机断层扫描(CT)影像数据的人工智能辅助肺癌诊断系统,旨在提高早期肺癌检测的准确性和效率。 基于CT图像的肺癌自动诊断系统利用深度学习和机器学习技术进行图像分类。该系统旨在通过分析CT扫描数据来辅助医生识别早期肺癌迹象,并提高诊断准确性。
  • CT/MRI DICOM医学.zip
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    这是一个包含多种CT和MRI扫描结果的DICOM格式医学影像文件集合,适用于医疗研究、教学及软件开发等用途。 需要3到5套CT和MRI医学影像的dcm格式文件,包括压缩和不压缩两种类型。
  • 胰腺
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    胰腺癌是一种起源于胰腺细胞的恶性肿瘤,通常发展隐匿且迅速扩散。由于早期症状不明显,大部分患者确诊时已是晚期,治疗难度大、预后较差。 该资料库探讨了临床蛋白质组学肿瘤分析协会(CPTAC)在癌症数据集中CNV (拷贝数变异)事件的影响。 我们提供了一个名为cnvutils的小型实用工具包,它通过为项目提供几种常用功能来简化这些分析的代码。要使用此工具,请务必使用pip命令在运行代码的计算机上安装该软件包。以下是安装说明: 1. 克隆此存储库。 2. 打开一个终端,并导航到该自述文件所在的目录。 3. 运行`pip install cnvutils_pkg` 命令,这将跟随最后一个参数(这是软件包设置信息的相对路径),并把软件包安装在当前活动的Python环境中。 要使用此工具,请只需在您的Python代码中添加 `import cnvutils` 即可。
  • CT阅读软
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    CT影像阅读软件是一款专为医疗行业设计的应用程序,能够帮助医生高效地分析和解读患者的CT扫描图像,提高诊断准确性和工作效率。 这款工具支持DICOM阅片以及报告查阅,功能强大且实用,但需要使用加密狗。
  • TCGA数据分析:基于TCGA数据集的肺研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析,旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素(如种族、性别、年龄等)和基因组信息。通过这项分析,我试图回答以下问题:哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关?吸烟是否比其他临床因素(例如种族、性别和年龄)更紧密地影响患者存活率?放射疗法能否有效延长患者的生存期?