小儿动静脉畸形手术管理连接组学研究补充材料
该数据集包含两名儿科动静脉畸形患者的磁共振成像与弥散张量成像数据，通过机器学习算法重建了患者特定的白质纤维束（如皮质脊髓束、视辐射）及功能网络（如默认模式网络、语言网络），属于多模态神经影像数据，主要用于研究连接组学在神经外科手术规划、术中导航及治疗方案选择中的应用，以提升手术精准度并改善患者预后。
基本信息
资源简介
该数据集是一个医学研究数据集，专注于连接组学在小儿动静脉畸形（AVM）手术管理中的应用。数据集包含两个儿科病例（8岁和9岁女性）的磁共振解剖成像和弥散张量成像数据，通过机器学习算法生成了患者特定的皮质脊髓束和视辐射等白质纤维束重建结果，并分析了默认模式网络和语言网络。这些数据作为手术规划的辅助工具，用于指导手术路径选择、术中导航以及治疗方案（如开颅切除术与放射外科）的风险效益分析。该数据集旨在展示连接组学在神经外科手术可视化、保护关键脑功能网络以及改善儿科AVM患者神经预后方面的临床效用。
下载信息
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使用方式
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数据说明
该数据集是一个医学研究数据集，专注于连接组学在小儿动静脉畸形（AVM）手术管理中的应用。数据集包含两个儿科病例（8岁和9岁女性）的磁共振解剖成像和弥散张量成像数据，通过机器学习算法生成了患者特定的皮质脊髓束和视辐射等白质纤维束重建结果，并分析了默认模式网络和语言网络。这些数据作为手术规划的辅助工具，用于指导手术路径选择、术中导航以及治疗方案（如开颅切除术与放射外科）的风险效益分析。该数据集旨在展示连接组学在神经外科手术可视化、保护关键脑功能网络以及改善儿科AVM患者神经预后方面的临床效用。
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