听神经瘤(前庭神经鞘瘤)
听神经瘤(前庭神经鞘瘤)是起源于前庭蜗神经前庭支施万细胞的良性颅内肿瘤,多位于内听道或桥小脑角。其发生与NF2基因突变密切相关,散发病例多为单侧,双侧者常提示神经纤维瘤病2型。典型临床表现为渐进性单侧感音神经性听力下降、高调耳鸣及眩晕,随肿瘤增大可压迫面神经、三叉神经或脑干,导致面瘫、面部感觉异常及步态不稳。诊断主要依赖增强MRI,治疗策略依据肿瘤大小、生长速度及患者状况选择显微手术切除、立体定向放射治疗或定期随访,核心目标在于控制肿瘤进展并尽可能保留面神经与听功能。该肿瘤是神经耳科学与颅底外科重点研究的疾病实体,相关基因组学与微创治疗进展持续改善预后。
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前庭神经鞘瘤灌注加权成像:囊性状态与肿瘤大小对灌注特征的影响
该数据集是一个医学影像数据集,包含20例散发性前庭神经鞘瘤患者的灌注加权成像参数,如Ktrans、Ve、Kep和rCBV,数据模态为医学影像参数和临床表格。其主要用途是研究肿瘤的囊性状态和大小对灌注特征的影响,应用于神经肿瘤学和影像分析领域,以探索前庭神经鞘瘤的生物学行为并为临床诊断和治疗提供参考。

前庭神经鞘瘤患者外淋巴蛋白质组数据集:探索肿瘤相关听力损失的生物标志物
该数据集是一个针对前庭神经鞘瘤患者的外淋巴蛋白质组学数据,包含15例患者术中采集的外淋巴样本,通过质谱技术鉴定出314种蛋白质,并分析了蛋白质功能及其与临床参数(如听力损失和肿瘤大小)的关联,主要用于探索内耳疾病的分子机制、发现肿瘤相关听力损失的生物标志物,以及研究前庭神经鞘瘤的病理生理过程。

伽玛刀放射外科治疗前庭神经鞘瘤:基于靶体积球形度的计划评估
该数据集包含64例前庭神经鞘瘤患者的伽玛刀放射外科治疗计划数据,涉及临床表格与剂量学参数等多模态信息,通过分析靶体积球形度与剂量分布指标(如覆盖率、适形指数等)的关系,旨在优化放射外科治疗计划并评估球形度作为新剂量学参数的临床应用价值,为听神经瘤的精准放射治疗提供数据支持。

内耳神经鞘瘤不同临床表现的系统评价数据集
该数据集是一个基于文献系统综述的医学数据集,聚焦于内耳神经鞘瘤的临床表现,包含从27项研究中提取的文本和临床表格数据,涉及肿瘤亚型、听觉症状(如进行性听力损失)和MRI影像学发现,主要用于研究内耳神经鞘瘤的病理生理机制、临床诊断及亚型与症状关联,支持耳神经学和肿瘤学领域的学术探索与临床决策。

散发性前庭神经鞘瘤的杂合性缺失(LOH)与突变
该数据集包含散发性前庭神经鞘瘤(听神经瘤)的遗传学数据,主要模态为基因变异数据(如杂合性缺失和突变信息),通过实验检测获取,用于研究肿瘤的遗传特征、发生机制以及潜在生物标志物,支持肿瘤遗传学和神经肿瘤学等领域的研究。

前庭神经鞘瘤患者特征与详情数据集
该数据集是一个临床表格数据集,收录了前庭神经鞘瘤(VS)患者的详细临床特征与疾病信息,包括人口统计学、临床表现和诊断指标等,主要用于神经外科与肿瘤学领域的研究,支持疾病分析、预后评估及临床决策等应用场景。

前庭神经鞘瘤100例患者人口统计学特征数据集
该数据集包含100名前庭神经鞘瘤患者的人口统计学特征数据,数据模态为临床表格形式,记录了患者的年龄、性别等基本信息。该数据集主要用于神经肿瘤流行病学和临床人口统计学研究,为分析前庭神经鞘瘤的患者特征、探索疾病相关因素以及制定临床管理策略提供基础数据支持。

听神经瘤治疗规划参数数据集
该数据集收录了听神经瘤治疗规划中的临床参数,包括放疗剂量、靶区勾画和照射技术等模态数据,主要用于听神经瘤的放疗参数优化、治疗计划比较及临床决策支持研究,为肿瘤放疗和医学物理领域提供关键数据基础。

前庭神经鞘瘤听力结果好与坏对比数据集
该数据集包含前庭神经鞘瘤肿瘤样本的基因测序数据,主要模态为基因表达数据(特别是miRNA表达谱),通过分析听力良好与听力较差患者样本中的差异表达miRNA及其调控的分子通路,用于研究听力损失在听神经瘤病程中的分子机制,并探索潜在的生物标志物和治疗靶点。

前庭神经鞘瘤合并数据集GSEA分析结果
该数据集整合了前庭神经鞘瘤的两个GEO转录组数据集,通过生物信息学分析识别出氧化应激相关差异表达基因和核心枢纽基因,包含基因表达、功能富集、蛋白质互作网络及免疫浸润分析等多模态数据,主要用于研究氧化应激在前庭神经鞘瘤发生发展中的分子机制,为探索肿瘤的潜在治疗靶点提供数据基础。

前庭神经鞘瘤原始测序数据
该数据集包含前庭神经鞘瘤的原始MiSeq高通量测序数据,以FASTQ格式提供,包括配对末端读段和去重文件,数据模态为基因测序序列,主要用于研究前庭神经鞘瘤的基因组变异、分子特征及潜在生物标志物,适用于肿瘤基因组学和生物信息学分析领域。

前庭神经鞘瘤MRI分割开放标注数据集及基线算法
该数据集是一个专门针对前庭神经鞘瘤的医学影像数据集,主要包含MRI扫描图像及对应的肿瘤区域分割标注,数据模态为医学影像(MRI)与标注掩膜,主要用于支持医学图像分割算法的开发与评估,在计算机辅助诊断、肿瘤体积测量和放射治疗规划等领域具有重要应用价值。
