脑膜瘤
脑膜瘤是起源于蛛网膜帽状细胞的原发性颅内肿瘤，约占所有颅内肿瘤的30%，多为WHO 1级良性病变。发病机制与电离辐射、遗传因素及激素受体异常相关，常见NF2基因突变。肿瘤生长缓慢，典型临床表现因部位而异，常表现为头痛、癫痫、局灶性神经功能缺损或颅内压增高。诊断依赖MRI，典型表现为均匀强化、硬膜尾征。治疗以手术全切除为首选，无法手术或复发者可辅以立体定向放射治疗。脑膜瘤是神经影像学、肿瘤基因组学和临床研究中的重点疾病之一。
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该数据集包含脑膜瘤相关的医疗影像（如MRI、CT）及临床表格等多模态数据，主要用于机器学习在脑膜瘤自动诊断、影像分类与预后预测等医疗人工智能方向的研究与应用。
脑膜瘤基因组改变分析：迈向脑膜瘤进展的遗传模型
该数据集包含59个不同分级的散发性脑膜瘤样本的基因组数据，通过比较基因组杂交和分子遗传学分析，检测了染色体不平衡、基因缺失与扩增等基因组改变，揭示了脑膜瘤从良性到间变性进展过程中基因组畸变的累积模式与关键遗传事件，主要用于研究脑膜瘤的遗传进展模型和肿瘤基因组学机制。
脑膜瘤MRI图像数据集
该数据集是一个包含T1加权、对比增强和T2加权三种模态的脑部磁共振成像（MRI）图像集合，专门针对脑膜瘤进行收集和标注，所有图像已根据肿瘤在脑内的解剖位置（如斜坡/岩斜区、蝶骨/海绵窦区）进行分类，并由放射科医生进行专业解释，数据经过匿名化处理，主要用于支持医学影像分析、计算机辅助诊断以及基于人工智能的脑膜瘤自动识别与定位等研究。
脑膜瘤基因表达谱分析：与脑膜瘤相关的失调信号通路及良性脑膜瘤组织和血清中EGFL6的过表达
该数据集包含脑膜瘤与脑蛛网膜组织的基因表达谱数据，涉及Affymetrix芯片平台生成的转录组数据以及血清EGFL6蛋白水平的ELISA测量结果，数据模态包括基因表达矩阵和临床血清标志物数值。其主要用途是研究脑膜瘤的分子机制，特别是PI3K/Akt、TGFβ等信号通路的失调情况，并探索EGFL6作为良性脑膜瘤潜在生物标志物的价值，适用于肿瘤生物学、生物信息学分析和疾病诊断研究。
脑膜瘤复发预测数据集
该数据集是一个包含脑膜瘤相关医学影像的数据集，数据模态为医学图像，主要用于通过人工智能技术分析影像特征，以预测脑膜瘤的复发风险，支持医学影像分析和肿瘤预后研究的应用。
脑膜瘤中静息肥大细胞相关关键基因和通路识别的补充文件1
该数据集包含脑膜瘤研究中与静息肥大细胞相关的差异表达基因列表，属于基因表达谱数据模态，主要用于脑膜瘤分子机制研究、差异表达基因分析以及肿瘤微环境相关研究，为探索脑膜瘤发病机制和潜在治疗靶点提供重要的生物信息学数据支持。
DNA拓扑异构酶IIα和有丝分裂素表达预测脑膜瘤复发优于组织病理学分级和MIB-1
该数据集包含人类脑膜瘤样本的分子表达数据（如DNA拓扑异构酶IIα和有丝分裂素的检测结果）、组织病理学分级和临床指标，属于分子病理与临床表格数据的多模态数据集，主要用于研究脑膜瘤的预后标志物，评估其预测肿瘤复发的价值，以改进神经肿瘤学中的诊断和预后评估方法。
脑膜瘤癌症MRI影像数据集
该数据集是一个包含脑膜瘤癌症患者脑部磁共振成像（MRI）图像的医学影像数据集，数据模态为医学影像，主要用于支持脑膜瘤的检测与诊断研究、医学影像分析算法开发以及深度学习在肿瘤影像识别领域的模型训练与应用。