孟加拉国脑癌MRI数据集
孟加拉国脑癌MRI数据集，包含6056张MRI图像，分为脑肿瘤、脑胶质瘤和脑膜瘤三类，用于深度学习分类诊断与可解释AI研究。
基本信息
资源简介
该数据集由孟加拉国多家医院提供，包含6056张脑癌MRI图像，分为脑肿瘤、脑胶质瘤和脑膜瘤三类。图像统一调整为512x512像素，与医学专家合作确保准确性，旨在支持深度学习模型的训练和验证，应用于脑癌自动分类和诊断，并借助可解释AI技术增强模型透明度。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集说明
孟加拉国脑癌MRI数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2501.05426v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Brain cancer represents a major challenge in medical diagnostics, requisite precise and timely detection for effective treatment. Diagnosis initially relies on the proficiency of radiologists, which can cause difficulties and threats when the expertise is sparse. Despite the use of imaging resources, brain cancer remains often difficult, time-consuming, and vulnerable to intraclass variability. This study conveys the Bangladesh Brain Cancer MRI Dataset, containing 6,056 MRI images organized into three categories: Brain Tumor, Brain Glioma, and Brain Menin. The dataset was collected from several hospitals in Bangladesh, providing a diverse and realistic sample for research. We implemented advanced deep learning models, and DenseNet169 achieved exceptional results, with accuracy, precision, recall, and F1-Score all reaching 0.9983. In addition, Explainable AI (XAI) methods including GradCAM, GradCAM++, ScoreCAM, and LayerCAM were employed to provide visual representations of the decision-making processes of the models. In the context of brain cancer, these techniques highlight DenseNet169's potential to enhance diagnostic accuracy while simultaneously offering transparency, facilitating early diagnosis and better patient outcomes.
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