BRISC：脑肿瘤分割与分类标注数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.17524349

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 273.4 MB。

数据说明

BRISC 2025 — 脑肿瘤 MRI 数据集 BRISC（脑肿瘤图像分割与分类）——一个经过整理、由专家标注的 T1 MRI 数据集，用于多类脑肿瘤分类和像素级分割。📄 发表于：Scientific Data（Nature Portfolio）DOI：https://doi.org/10.1038/s41597-026-06753-y 一项包含额外实验的相关研究，可作为比较基线：👉 Swin‑HAFNet：一种用于脑肿瘤分割与分类的层次化多任务 Transformer 🚀 概述 BRISC 旨在解决现有公开脑 MRI 数据集中的常见缺陷（例如类别不平衡、肿瘤类型有限以及标注不一致）。它提供高质量的、经医生验证的像素级掩膜以及平衡的多类分类划分，适用于对分割和分类算法以及多任务学习研究进行基准测试。

亮点

• 6,000 张 T1 加权 MRI 切片（5,000 张训练 / 1,000 张测试）
• 四个类别：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤、无肿瘤
• 由放射科医生审核的像素级分割掩膜
• 来自三个解剖平面的切片：轴状面、冠状面、矢状面
• 干净、分层的训练/测试划分，以及对齐的图像–掩膜文件名

📦 数据集结构

brisc2025/
├─ classification_task/
│ ├─ train/
│ │ ├─ glioma/
│ │ │ ├─ brisc2025_train_00001_gl_ax_t1.jpg
│ │ │ └─ …
│ │ ├─ meningioma/
│ │ ├─ pituitary/
│ │ └─ no_tumor/
│ └─ test/
│ ├─ glioma/
│ │ ├─ brisc2025_test_00001_gl_ax_t1.jpg
│ │ └─ …
│ ├─ meningioma/
│ ├─ pituitary/
│ └─ no_tumor/
├─ segmentation_task/
│ ├─ train/
│ │ ├─ images/
│ │ │ ├─ brisc2025_train_00001_gl_ax_t1.jpg
│ │ │ └─ …
│ │ └─ masks/
│ │ ├─ brisc2025_train_00001_gl_ax_t1.png
│ │ └─ …
│ └─ test/
│ ├─ images/
│ │ ├─ brisc2025_test_00001_gl_ax_t1.jpg
│ │ └─ …
│ └─ masks/
│ ├─ brisc2025_test_00001_gl_ax_t1.png
│ └─ …
├─ manifest.json
├─ manifest.csv
├─ manifest.json.sha256
├─ manifest.csv.sha256
└─ README.md

说明：

• 分类文件夹包含适用于标准图像分类的图像级标签

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。