甲状腺结节体积对恶性肿瘤的预测性研究数据集

该数据集包含2463名甲状腺切除术患者的临床记录,涵盖5561个甲状腺结节的直径与体积测量数据,数据模态包括临床表格和医学影像分析结果,主要用于研究甲状腺结节体积与恶性肿瘤预测之间的关系,支持医学影像分析、肿瘤风险评估及临床辅助决策等方向。

Figshare
2019-08-01 更新
浏览 28
Thyroid nodulenodule volumemalignancy
Is thyroid nodule volume predictive for malignancy?

基本信息

大小
0.000414233 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2019-08-01
版本
v1

资源简介

甲状腺结节体积对恶性肿瘤的预测性研究数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Is thyroid nodule volume predictive for malignancy?》。配套论文《Is thyroid nodule volume predictive for malignancy?》发表于 Archives of Endocrinology and Metabolism(2019),DOI:10.20945/2359-3997000000113。源站首次发布:2019-08-28。

【数据内容】

源站原始描述:ABSTRACT Objective: We aimed to determine the roles of preoperative thyroid nodule diameter and volume in the prediction of malignancy. Subjects and methods: The medical records of patients who underwent thyroidectomy between January 2007 and December 2014 were reviewed. The nodule diameters were grouped as 5 cm3, 5-9.9 cm3 and > 10 cm3. ROC (Receiver Operating Characteristic) curve analysis was performed to find the optimal cutoff value of diameter and volume that can predict malignancy. Result…

【数据结构与技术规格】

文件数 8 个,合计 414.23 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.9739421.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Endocrinology。主题标签:Thyroid nodule、nodule volume、malignancy。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Endocrinology。

【获取与许可】

源站页面:https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Is_thyroid_nodule_volume_predictive_for_malignancy_/9739421

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Bestepe, Nagihan; Ozdemir, Didem; Baser, Husniye; Ogmen, Berna; Sungu, Nuran; Kilic, Mehmet; et al. (2019). Is thyroid nodule volume predictive for malignancy?. SciELO journals. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01,引用时请注意版本时效。

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数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/Is_thyroid_nodule_volume_predictive_for_malignancy_/9739421

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数据说明

该数据集来源于一项回顾性研究,旨在探讨术前甲状腺结节直径和体积对恶性肿瘤的预测价值。数据集包含2007年1月至2014年12月期间接受甲状腺切除术的2463名患者的医疗记录,共涉及5561个甲状腺结节,其中540个(9.7%)为恶性结节。数据内容包括结节直径(分组为5 cm³、5-9.9 cm³和>10 cm³)及体积测量结果,并采用ROC曲线分析确定预测恶性肿瘤的最佳直径和体积截断值。该数据集主要用于医学影像分析领域,支持甲状腺结节恶性预测、临床决策辅助及肿瘤风险评估等研究方向。

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