甲状腺疾病数据集
该数据集包含甲状腺疾病的临床诊断数据，涵盖图像模态（如超声影像）、文本模态（如实验室报告）和临床表格模态（如激素检测指标），通过整合超声检查、激素测试和细针穿刺活检等多种方法，支持甲状腺结节检测、良恶性鉴别及早期诊断研究，主要用于内分泌疾病分析、医学人工智能模型训练和临床辅助诊断系统的开发。
基本信息
资源简介
甲状腺疾病数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《THYROID DISEASES》。源站首次发布：2026-05-14。
【数据内容】
源站原始描述：This article analyzes the importance of modern diagnostic methods in the early detection of thyroid diseases, their advantages and limitations, as well as the possibilities of their application based on a comprehensive approach. Thyroid pathologies are widespread among endocrine system diseases, characterized by a long-term latent course and detection in late stages. According to the World Health Organization, approximately 5-10% of the world''s population suffers from thyroid dysfunction of vary…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 220.13 KB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.20178572。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/20178572
使用许可：cc-by-4.0。
规范引用：BG Pulse Journal USA
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20178571
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集聚焦于甲状腺疾病的诊断与检测，包含通过现代诊断方法收集的相关数据。数据内容涉及甲状腺疾病的临床检测指标，如超声检查（US）影像、实验室激素检测（TSH、T3、T4）结果，以及细针穿刺活检（FNAB）等非侵入性诊断方法的数据。数据来源于医学研究中的综合诊断实践，旨在通过整合实验室与仪器检测方法，提高甲状腺疾病（包括结节性变化、良恶性鉴别等）的早期发现和诊断准确性。该数据集主要应用于内分泌疾病研究、医学诊断算法开发、以及临床决策支持系统的构建。
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