黑色素瘤
黑色素瘤是一种起源于黑色素细胞的高度恶性肿瘤,好发于皮肤,亦可发生于黏膜及眼葡萄膜等部位。其发病机制与日光暴露、遗传易感性及BRAF、NRAS等驱动基因突变密切相关,导致黑色素细胞异常增殖与侵袭。临床典型表现为原有痣或新发色素性皮损的不对称性、边缘不规则、颜色不均匀、直径增大及动态演变(ABCDE法则)。早期确诊依赖皮肤镜检查与组织病理活检。治疗以手术切除为主,晚期患者可采用靶向治疗(如BRAF抑制剂、MEK抑制剂)及免疫检查点抑制剂(如PD-1/CTLA-4单抗)。该病是皮肤肿瘤精准医疗和免疫治疗研究的重要模型,相关生物标志物检测与个体化方案设计在临床数据库与科研平台中具有核心价值。
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继发性黑色素瘤分子亚型数据集
该数据集是一个关于继发性黑色素瘤的分子亚型分类数据集,包含患者样本的分子表达谱和亚型标签等分子特征数据,数据模态主要为基因表达数据和临床表格数据。其主要用途是支持黑色素瘤的分子机制研究、亚型识别分析、预后评估模型构建以及个性化医疗策略的开发,为肿瘤生物学和精准医学研究提供重要数据资源。

ABCB5受MITF和β-catenin调控并关联黑色素瘤分化
该数据集包含黑色素瘤中ABCB5基因的表达调控、细胞分化和药物耐药性相关的分子数据,涉及基因表达、转录因子结合和细胞表型等多模态信息,主要用于研究ABCB5在MITF和β-catenin调控下的功能、其在分化细胞中的表达模式以及与非遗传性药物耐药性的关联,为黑色素瘤的细胞状态标记和表型转换机制提供实验依据。

葡萄膜黑色素瘤数据集
该数据集包含葡萄膜黑色素瘤的临床数据和基因信息,数据模态涵盖临床表格、基因突变、拷贝数变异和可视化热图,来源于TCGA项目,主要用于癌症基因组学分析、临床病理关联研究以及葡萄膜黑色素瘤的生物标志物探索,支持通过热图查看器和基因组学工具进行交互式数据探索。

2020 SIIM-ISIC黑色素瘤分类挑战数据集
该数据集是一个包含33,126张皮肤镜图像的多模态医学影像数据集,来源于2,056名患者,主要用于支持机器学习挑战以提升黑色素瘤的诊断准确性,其数据通过从多个临床数据库筛选获得,确保图像质量和标签可靠性,适用于黑色素瘤分类、医学影像分析和人工智能辅助诊断等研究方向。

ISIC_1000黑色素瘤数据集
该数据集包含1000张皮肤病变的医学图像数据及其对应的分割标签,属于图像模态的医学影像数据集,专门用于黑色素瘤的检测与分割任务,主要应用于计算机辅助诊断系统的开发,支持深度学习模型在皮肤癌早期检测、病变区域精确分割和形态特征分析等医学影像研究方向。
