血管模式分析预测嗜铬细胞瘤和副神经节瘤临床行为
该数据集包含184例基因特征明确的嗜铬细胞瘤和副神经节瘤样本，通过CD34免疫标记获取血管结构图像数据，并由六名观察者评估血管模式（如不规则血管弧、平行结构等）以预测肿瘤良恶性，主要用于神经内分泌肿瘤的预后评估、临床行为预测及血管形态学在肿瘤诊断中的辅助应用研究。
创建时间2016-01-15
更新时间2016-01-15
原始链接
https://figshare.com/articles/dataset/_Vascular_Pattern_Analysis_for_the_Prediction_of_Clinical_Behaviour_in_Pheochromocytomas_and_Paragangliomas_/1346449
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资源简介
该数据集旨在验证血管模式分析作为预测嗜铬细胞瘤（PCCs）和副神经节瘤（PGLs）恶性程度的方法。嗜铬细胞瘤是源于肾上腺髓质嗜铬细胞的神经内分泌肿瘤，副神经节瘤则起源于肾上腺外的副神经节组织。数据集包含184例经过基因特征明确的PCC/PGL样本，通过CD34免疫标记对血管结构进行评分，由六名独立观察者评估血管模式（如不规则血管弧、平行结构、网络结构等），并将结果与临床结局（良恶性）进行关联分析。研究发现，血管模式分析的平均敏感性和特异性分别为59.7%和72.9%，在肿瘤直径大于5厘米或基因簇2型肿瘤中敏感性更高。该数据集主要用于探索血管形态学特征作为肿瘤恶性程度的辅助指标，可应用于神经内分泌肿瘤的预后评估和临床诊断研究。
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