听神经瘤(前庭神经鞘瘤)

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。

该数据集是一个针对前庭神经鞘瘤的多中心常规临床影像数据集，包含来自160名患者的487个3D磁共振影像及手动分割标注，覆盖428个时间点，数据来源于10个医疗机构的不同厂商扫描仪。数据集提供了肿瘤的管内和管外成分精细分割，主要用于开发和验证跨医院、跨扫描仪的前庭神经鞘瘤自动监测与分割算法，支持多中心医学影像分析、肿瘤生长评估及影像组学研究。

该数据集包含242例前庭神经鞘瘤患者的MRI影像（对比增强T1加权和高分辨率T2加权图像）及配套放疗数据（RTDose、RTStructures、RTPlan），属于多模态医学影像数据集，主要用于听神经瘤的自动分割算法开发、肿瘤体积精确测量以及放射治疗方案的规划与优化研究。

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。

该数据集为细胞图像数据集，包含来自人源NF2神经鞘瘤（听神经瘤）的离体分散细胞显微图像，采用方向无关微分干涉相差显微镜拍摄，通过光学路径长度梯度呈现细胞结构，主要用于神经肿瘤病理学、细胞形态学分析及生物医学影像研究。

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。

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。

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。

该数据集包含前庭神经鞘瘤患者肿瘤样本的基因分析数据，具体提供Meta.csv和KS.csv两种表格文件，其中Meta.csv存储了NF2综合征突变患者及散发性患者的基因水平p值荟萃分析结果，KS.csv则记录了基于这些结果的ksRepo分析数据，主要用于支持米非司酮药物在前庭神经鞘瘤治疗中的计算重定位研究和临床前验证工作。

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。