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癌症医学图像数据库TCIA

数据库介绍 癌症图像档案 （The Cancer Imaging Archive，TCIA）是一项可以de-identify和托管可供公众下载的大量癌症医学图像的服务。...TCIA访问链接：https://www.cancerimagingarchive.net/ 数据库使用方法 01 首页 02 获取数据Access The Data 1....新TCIA数据集New TCIA Dataset 这里介绍了向TCIA提交新的影像数据集的过程。如果是利用了现有的TCIA数据，希望发布你的分析，也可以在这里找到操作说明。 2....现有TCIA数据集的分析Analysis of Existing TCIA Datasets 除了发布新的TCIA数据集，TCIA鼓励发布来自现有TCIA数据集的分析。...小编总结 TCIA数据库提供了大量的放射学和组织病理学图像数据集，可以搜索、浏览和过滤功能，还能从满足搜索标准的多个集合下载图像。

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TCIA数据库 : 不认识我？我哥是TCGA！

肿瘤数据库TCGA想必不用多说，大家都很熟悉。TCIA（The Cancer Immunome Atlas，肿瘤免疫图谱数据库），看着TCGA只差一个字母，顾名思义也是一个肿瘤相关的数据库。...但是呢TCIA确实是基于TCGA数据库开发的，不同的是TCIA只提供了20个癌种的免疫数据分析。...网址：https://tcia.at/home 数据库中包含的20种肿瘤，我们可以点击每种肿瘤对应的柱状图，就可以查看对应癌种的数据啦。...结果保存在可通过网络访问的数据库中，即癌症免疫组图谱 (TCIA) ( https://tcia.at/ )。...结果示意图如下： 6.Neoantigens模块 TCIA数据库这个模块用来提供疾病的突变数和突变压力展示，也可以分析预测到的新抗原。

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    RNAseq | IPS评分-TCIA数据库了解一下，非TCGA数据用IOBR评估

    你常用哪一个可以看患者的整体的免疫浸润程度，单独的PD1，PD-L1 响应则可以使用免疫表型评分(IPS)进行量化，这里提供两种场景数据的IPS分析 （1）如果是TCGA样本 可以直接下载TCIA数据库中的...（2）非TCGA样本 以及 TCIA中没有的癌种，使用IOBR 预测IPS评分。...一 TCIA数据库 TCIA（https://tcia.at/home）上提供了TCGA中的20种实体瘤分析后的IPS结果 ，可以直接下载使用。...点击官网https://tcia.at/home进去后如下图所示的交互，鼠标悬停在需要的癌种上点击即可，也可以在左边进行筛选。 点击癌种柱子后，会出现如下表格，可以点击2处直接在下载。...二 IOBR 预测 如果是非TCGA样本 以及 TCIA中没有的癌种，可以使用IOBR-R 包来预测患者的IPS评分。

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    使用 nbia-data-retriever 在 linux 下载数据

    引言美国癌症医学影像档案中心 (The Cancer Imaging Archive, TCIA) 可以下载癌症病例数据，对于 mac 和 win 来说下载软件使用就可以了，但是在连接 linux 的...nbia-data-retriever官网提供了安装指南1.对于 ubuntu 使用 deb 安装包安装，相应的 contos 使用 rpm.wget https://github.com/CBIIT/NBIA-TCIA.../releases/download/DR-4_4_3-TCIA-20240916-1/nbia-data-retriever_4.4.3-1_amd64.debsudo -S dpkg -i nbia-data-retriever...wget https://www.cancerimagingarchive.net/wp-content/uploads/NSCLC_Radiogenomics-6-1-21-Version-4.tcia...Windows 听说是用 Xming.结论计算机是魔法，这个发明工具远远快于知道工具的速度的年代，就不要对工具刨根问底了，能用就行...引用Downloading TCIA Images - TCIA

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    Nat. Commun. | AI助力精准诊断：分析患者多阶段CT扫描让肾脏肿瘤无所遁形

    这些患者被分为五组：训练集（2400人）、内部测试集（598人）、外部测试集（561人）、前瞻性测试集（610人）和TCIA测试集（388人）。...只有TCIA测试集的构成略有不同，其中恶性侵袭性型患者比例较高，达到45.4%。图1B则直观地展示了各组患者中不同类型肿瘤的具体分布情况，帮助我们更好地理解患者群体的构成特征。...在不同测试组中，该AI系统表现出很高的诊断准确性（用AUC值衡量，1表示完全准确）：内部测试组达到0.898，外部测试组0.853，前瞻性测试组0.871，TCIA测试组0.881。...这个AI系统在各类测试组中都表现出较高的诊断准确性：内部测试组达到0.792，外部测试组0.763，前瞻性测试组0.783，TCIA测试组0.755（数值越接近1表示准确性越高）。

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    肿瘤研究常用数据库，总有一款适合你

    那么，我就来为大家总结一下TCGA生信挖掘必备的数据库合集吧！...二、常用特异性TCGA可视化数据库 除上文的综合型数据库之外，还包括一些特异分析TCGA某一数据的数据库，我们下面就为大家简单介绍几个比较常用的TCGA个性化分析数据库。...相较于TCIA展示了20种免疫细胞浸润比例，TIMER则提供6种免疫细胞（B cells, CD4+ T cells, CD8+ T cells, Neutrphils, Macrophages and...今天为大家分别介绍了两大类TCGA相关数据库，从几大最权威的网站资源，到相关生存分析、lncRNA/miRNA/mRNA可视化分析，甲基化异及肿瘤免疫浸润分析等个性化TCGA相关数据库。...除此之外，还有更多的TCGA相关数据库，小伙伴们在学习中可以多多积累，多多尝试，找到适合自己目的基因的数据库！ ?

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    AutoPet2022——全身PETCT病灶分割挑战赛

    训练集——训练数据包括在蒂宾根大学医院获得的 1,014 项研究，并在 TCIA 上公开（作为 DICOM、NiFTI 和 HDF5 文件）。...最终测试集——最终测试集包含200项研究，其中100项研究来自与训练数据库相同的医院（Tübingen 大学医院），100项研究来自不同医院（慕尼黑 LMU 大学医院），具有相似的采集协议来评估算法鲁棒性和普遍性...数据预处理和结构——在预处理步骤中，TCIA DICOM 文件被重新采样（CT 到 PET 成像分辨率，即相同的矩阵大小）和标准化（PET 转换为标准化更新值；SUV）。...训练和测试数据库具有以下结构。 3.3、数据集标注 两位专家对训练和测试数据进行了注释：在蒂宾根大学医院，一位拥有 10 年混合成像经验和机器学习研究经验的放射科医生对所有数据进行了注释。

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    Neuro-Oncology：对脑胶质瘤IDH突变状态进行分类的一种新型的基于MRI的全自动深度学习算法

    研究人员从癌症影像档案馆（The Cancer Imaging Archive，TCIA）和癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）中获得了214位受试者（94位IDH...在Chang等人最近的研究中，他们通过使用基于MRI的深度学习算法，非侵入性地确定IDH突变状态，在肿瘤影像档案(TCIA)数据库上的准确率为94%。...数据和方法 数据及预处理 神经胶质瘤患者的多参数脑MRI数据来源于TCIA数据库。基因组信息由TCGA数据库提供。...与深度学习通常所需的样本数量相比，可从TCIA数据集中获得的数据数量相对较少。尽管如此，这些数据代表了真实世界的临床经验，来自多个机构的多参数磁共振图像，代表了最大的公开可用的脑肿瘤数据库之一。...此外，在向TCIA提供数据的成像中心中，采集参数和成像供应商平台各不相同。虽然这里的结果显示了快速临床转换的希望，但是这里的算法性能将需要复制到一个独立的数据集上。

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    Neuro-Oncology：深度学习算法全自动评估脑胶质瘤负荷

    材料和方法： 被试与数据 术前患者队列 ： 本研究回顾性地分析了宾夕法尼亚大学附属医院（HUP）、肿瘤成像档案馆(TCIA)、麻省总医院(MGH)和布莱根妇女医院(BWH)的胶质瘤患者。...基于深度学习的异常FLAIR高信号和对比增强肿瘤分割 HUP、TCIA和MGH术前患者队列以4：1的比例随机分为训练组和测试组。BWH患者队列用作独立测试集。...结果 患者队列基本信息 我们的最终术前患者队列包括来自HUP的239名患者，来自TCIA的293名患者，来自MGH的154名患者和来自BWH的157名患者。...补充表1.术前（HUP，TCIA，MGH和BWH）和术后患者队列（MGH）的年龄，性别和组织学分级。*注意 - 年龄显示为平均值（最小值 - 最大值） ?

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    灵活利用公共数据集构建预后模型也能发7分+！

    相关分析气泡图显示，TIMER的6个免疫浸润细胞评分(图8E)与TCIA的28个免疫浸润细胞评分(图8F)与IRS的Z评分呈负相关。图8G显示了IRS高组和IRS低组患者对免疫治疗反应的预测。...图8 07 高、低IRS组乳腺癌患者的化疗反应 作者使用两种不同的方法来识别在高IRS患者中具有高药物敏感性的候选药物，使用了两种不同的药物反应数据库(CTRP和prism)。...图10 小编总结 这篇文章中充分利用了多个公共数据库的数据进行分析，建立了一种新的免疫相关基因特征来预测乳腺癌患者的预后，并且加入药物信息预测了一些化疗药物可能更敏感的高危组，从而构建了一个列线图来量化个体患者的风险评估

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    （数据库）数据库分类

    非关系型数据库： 支持的数据格式： 键值（Key-Value）储存数据库； 列储存（Column-oriedted）数据库； 面向文本文档（Document-Oriented...）数据库； 图型（Graph）数据库。...严格上它不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。...非关系型数据库分类 由于非关系型数据库本身天然的多样性，以及出现的时间较短，因此非关系型数据库非常多，并且大部分都是开源的。...).面向可扩展性的分布式数据库：这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷，这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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    商业数据库，云数据库，国产数据库，云原生数据库 开源数据库 那个更有看头

    数据库这个行业是越来越有意思，参与的PEOPLE 是人山人海，锣鼓喧天，鞭炮齐鸣。 商业数据库 ，开源数据库，国产的数据库， 云原生的数据库 ，云RDS 数据库，已经不是百花齐放的，是星空璀璨。...这样的数据库已经都快成，嘴上非主流的数据库产品。...到底，商业数据库，开源数据库，云原生，云数据库，国产数据库那些更有看头，这里来胡说八道，当然也是不负责的胡说八道。...所以就略过这样的产品，说说商业数据库，云数据库，云原生数据库，开源数据库这几类。...回到商业数据库，云原生数据库，开源数据库（云RDS），主流的数据库世界基本上被这三种数据库类型围绕，那么与其研究数据库本身，不如研究到底哪些人使用这些数据库，你就知道那种数据库有发展了。

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    【数据库学习】数据库总结

    1，概念 1）数据库 数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 数据库中存储的是数据及数据之间的关系。...正常情况读写文件系统比数据库快一到两个数据级； 数据库的查询，大量并发的时候可能最浪费时间的是connect和close。 数据库的优势是体现的大量数据的查询、统计以及并发读写，不是在速度上。...2）数据库数据特点 永久存储、有组织、可共享。...（数据的最小存取单位是数据项） 3）数据库系统的特点 ①数据结构化 ②数据的共享性，冗余度，易扩充 ③数据独立性高 数据独立性包括：物理独立性和逻辑独立性 a)物理独立性(外模式\模式映像)： 用户程序不需要了解...b)逻辑独立性（模式\内模式映像）： 逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，即，当数据的逻辑结构改变时，用户程序也可以不变。

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