甲状腺结节

TN5000是一个包含5000张甲状腺结节B型超声图像的数据集，每张图像均配有专业放射科医师的完整标注和活检确认信息，数据模态为医学超声图像。该数据集已按7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并预处理为VOC兼容格式，主要用于支持甲状腺结节的自动检测与分类研究，为医学影像分析和计算机辅助诊断系统开发提供基准数据。

该数据集包含甲状腺乳头状癌结节与良性甲状腺结节的临床诊断指标数据，涉及文本、数值和表格等模态，主要用于甲状腺癌的早期鉴别诊断研究，支持医学影像分析和临床决策辅助。

该数据集包含甲状腺结节相关的临床特征指标，涵盖超声影像特征、临床检验数据等结构化表格数据，主要用于甲状腺结节的诊断研究、医学影像分析和疾病特征探索，为临床医生提供辅助决策支持，推动甲状腺疾病诊疗的精准化发展。

该数据集包含甲状腺结节的临床与影像特征数据，数据模态涉及医学影像（如超声）和临床表格，主要用于甲状腺结节的统计分析、诊断辅助研究以及机器学习在医学影像分析中的应用，支持相关模型的训练与验证。

甲状腺结节超声数据集是一个包含4,376张穿刺位置标注图像和2,626张甲状腺/结节掩码图像的超声影像数据集，数据模态为医学超声图像及其像素级标注，主要用于甲状腺结节的自动化穿刺位置检测、结节分割以及辅助诊断算法的研究，旨在提升临床诊断的准确性和效率。

该数据集是一个医学临床研究数据集，包含甲状腺结节患者的激素水平、超声影像和细胞病理学等多模态临床数据，通过回顾性分析比较了甲状腺峡部结节与叶部结节的特征差异，主要用于甲状腺结节恶性风险评估、诊断策略优化以及甲状腺癌临床行为研究。

该数据集包含来自甲状腺癌与良性甲状腺结节患者的25份血浆样本的非靶向代谢组学数据，涵盖多种代谢物信息，主要用于甲状腺肿瘤的代谢组学研究、辅助诊断模型构建以及生物标志物的发现与验证。

该数据集为医学研究中的临床表格数据，源自论文《深度学习甲状腺结节分类器的临床效用与可解释性》的补充表1，包含用于训练和评估深度学习甲状腺结节分类器的患者相关信息，主要应用于甲状腺结节良恶性分类的辅助诊断研究，旨在通过人工智能技术提升诊断的准确性和临床可解释性。

该数据集包含25份血浆样本的非靶向代谢组学数据，其中10份来自甲状腺癌患者，15份来自良性甲状腺结节患者，数据模态为代谢组学谱图。其主要用途是通过分析血浆代谢物差异，研究甲状腺癌与良性结节的生物标志物，为开发无创或辅助诊断工具提供数据支持，以改善细针穿刺活检在临床应用中存在的诊断不确定性问题。

该数据集是一个包含匿名临床表格数据的医学研究数据集，主要记录了AUS甲状腺结节的细胞学特征和超声影像特征分类信息，用于评估甲状腺结节的恶性风险，支持甲状腺癌的早期诊断、影像组学分析和临床决策模型开发等研究方向。

该数据集包含甲状腺结节患者的超声影像数据，涵盖结节的形态、回声、边界等关键特征，主要用于甲状腺结节的良恶性评估、超声诊断算法开发以及医学影像分析研究，为临床诊断和人工智能辅助决策提供支持。

该数据集包含甲状腺结节的超声弹性成像测量数据、血管模式分类信息以及对应的组织病理学结果，主要模态为超声影像与临床表格数据，旨在支持甲状腺结节良恶性鉴别诊断研究、弹性成像技术评估以及医学影像辅助诊断模型的开发与应用。