甲状腺结节

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。

该数据集包含甲状腺功能正常个体在基线时的临床表格数据，涉及人口统计学、实验室检测等模态信息，主要用于分析甲状腺结节发生与生长的危险因素，并支持开发风险预测模型，以应用于内分泌疾病研究和流行病学调查。

该数据集是一个甲状腺超声医学影像数据集，包含良性、恶性和正常三种类型的图像数据，数据模态为医学影像，主要用于甲状腺结节的自动检测、分类研究，支持计算机辅助诊断系统开发和医学影像分析算法的训练与评估。

该数据集包含了甲状腺结节患者的临床表格数据与分子检测数据，具体涵盖患者人口统计学、结节超声特征、细针穿刺细胞学的TBSRTC亚分类结果、术后组织病理学诊断以及BRAF V600E基因突变状态，主要用于研究如何整合细胞学亚分类和分子标志物来精准管理Bethesda III类甲状腺结节，以指导临床决策并减少不必要的手术。

TN5000是一个包含约5000张甲状腺超声图像的数据集，数据模态为医学图像，每张图像均经过专业标注，用于支持甲状腺结节的自动检测与良恶性分类研究，主要应用于计算机辅助诊断和深度学习在甲状腺疾病筛查领域的模型开发与验证。

该数据集是一个包含RNA编辑事件与甲状腺癌关联信息的生物信息学数据集，数据模态涉及基因序列位点、编辑类型、频率等文本与数值信息，主要用于研究RNA编辑在甲状腺癌发生发展中的作用机制，支持癌症生物学、转录后修饰及疾病标志物挖掘等研究方向。

该数据集是一个包含2800个样本、35个属性的甲状腺疾病临床表格数据，涵盖患者基本信息、用药记录、症状表现及多种甲状腺相关激素的实验室检测指标，主要用于构建机器学习模型以辅助甲状腺疾病（如甲状腺功能亢进、甲状腺功能减退）的诊断与预测，支持医疗健康领域的统计分析、疾病分类与临床决策研究。

该数据集是一个包含甲状腺结节超声图像及其标记的医学影像数据集，数据模态为超声图像，主要用于甲状腺结节的检测、诊断和医学影像分析研究，为计算机辅助诊断系统和深度学习模型提供训练和验证数据，支持甲状腺疾病诊断算法的开发与评估。

该数据集包含甲状腺超声图像模态数据，通过临床或公开资源构建，主要用于甲状腺结节诊断和超声影像分析，支持医学影像处理和计算机辅助诊断等研究方向，帮助提升甲状腺疾病的检测与评估准确性。

该数据集包含378个甲状腺结节的超声图像，数据模态为医学影像，由杜克大学从不同超声设备收集并经过电子医疗记录筛选构建，主要用于评估深度学习算法在甲状腺结节良恶性分类中的性能，以辅助医学影像分析和计算机辅助诊断研究。

TN3K甲状腺结节超声数据