听神经瘤(前庭神经鞘瘤)

该数据集是一个转录组学数据集，包含前庭神经鞘瘤与对照神经样本的标准化基因表达矩阵（文本模态）以及相关的R分析代码，数据来源于公共GEO数据库并经过批次效应校正，主要用于研究氧化应激在前庭神经鞘瘤中的分子机制，支持差异表达、通路富集、免疫浸润等生物信息学分析，以探索潜在的治疗靶点。

该数据集是 crossMoDA 2022 挑战赛的官方数据集，包含多模态医学影像数据（如 MRI 图像），专注于前庭神经鞘瘤和耳蜗的自动分割任务，旨在通过跨模态域适应技术解决不同成像源之间的分布差异问题，适用于医学影像分析、算法评估和临床辅助诊断研究。

该数据集包含31名65岁以上前庭神经鞘瘤患者接受手术治疗的临床数据，数据模态包括患者临床表格记录、手术参数及随访信息，主要用于研究老年患者前庭神经鞘瘤手术治疗的安全性评估和临床决策优化，为神经外科领域针对高龄患者的手术风险与获益分析提供重要的实证研究基础。

该数据集包含31名65岁及以上前庭神经鞘瘤患者接受手术治疗的临床数据，涵盖患者人口学信息、肿瘤特征、手术记录、并发症及预后等表格模态数据，主要用于老年神经肿瘤学研究，旨在分析老年患者手术治疗的可行性与安全性，为临床决策提供循证依据。

该数据集是一个专注于听神经瘤的纵向医学影像数据集，主要包含来自226名患者的对比增强T1加权和T2加权MRI扫描图像，其中大部分T1CE图像已进行肿瘤区域标注。数据模态为医学影像（MRI），来源于英国多中心临床采集，并通过深度学习框架进行整合与质量优化。该数据集主要用于听神经瘤的影像分析、肿瘤生长轨迹研究、深度学习分割模型训练，以及辅助临床诊疗决策支持。

本数据集包含1123名疑似耳蜗后病变患者经听力学首诊接触诊所的6年回顾性队列数据，涵盖临床与卫生服务结局。

CrossMoDA 2023是一个医学影像数据集，主要包含多机构采集的磁共振成像（MRI）模态数据，用于前庭神经鞘瘤（听神经瘤）的分割任务，具体涉及肿瘤（内听道内和外部成分）和耳蜗的三类分割，旨在支持放射外科手术规划、肿瘤监测及医学影像分析研究。

该数据集提供前庭神经鞘瘤灌注参数、肿瘤结构和大小关联信息，适合研究影像生物标志物、囊性改变、血流灌注特征及术前风险评估。

该数据集面向前庭神经鞘瘤临床知识问答，包含文献抓取、专家回答、评审结果和一致性分析文件，适合医学NLP、问答评测和专病知识库构建。

该数据集扩展了前庭神经鞘瘤跨模态分割基准，提供训练集和验证集文件，常用于比较无监督域适应、半监督分割和跨中心MRI泛化能力。

该挑战数据集专门用于听神经瘤MRI跨模态分割研究，任务要求利用T1增强标注迁移到T2扫描，可评估域适应、半监督学习和耳蜗/肿瘤联合分割方法。

该数据集以表格形式记录老年前庭神经鞘瘤患者手术相关变量和结局，可用于评估年龄、手术方案、并发症和功能预后的关系。