脑肿瘤医学数据集
该数据集是一个包含7,153张脑部医学图像的数据集,数据模态为医学影像,具体涵盖神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体肿瘤以及健康大脑四类图像,主要用于脑肿瘤的自动分类、图像分割算法研究以及辅助诊断模型的开发与评估。

基本信息
资源简介
该数据集是一个专门用于脑肿瘤分类与分割的医学影像数据集,共包含7,153张脑部医学图像。数据涵盖四种类型:1,621张神经胶质瘤图像、1,775张脑膜瘤图像、1,757张垂体肿瘤图像以及2,000张无肿瘤的健康大脑图像。数据集通过收集和整理临床医学影像构建而成,主要用于支持脑肿瘤的自动检测、分类算法研究、医学图像分割模型训练,以及辅助诊断系统的开发。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://hyper.ai/cn/datasets/36443
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个专门用于脑肿瘤分类与分割的医学影像数据集,共包含7,153张脑部医学图像。数据涵盖四种类型:1,621张神经胶质瘤图像、1,775张脑膜瘤图像、1,757张垂体肿瘤图像以及2,000张无肿瘤的健康大脑图像。数据集通过收集和整理临床医学影像构建而成,主要用于支持脑肿瘤的自动检测、分类算法研究、医学图像分割模型训练,以及辅助诊断系统的开发。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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