脑部MRI胶质瘤、脑膜瘤与垂体瘤分类数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.21227/kw9f-bz10

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。

数据说明

该数据集包含7,023张脑部MRI图像的全面集合，专为多类别脑肿瘤分类任务而精心整理。图像被分为四个不同的类别：胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤。为了便于标准化模型训练和评估，数据集预先组织为两个主要目录：包含5,712张图像的训练集和包含1,311张图像的测试集。在每个目录中，图像进一步按类别分类到相应的子目录中，每个子目录以其对应的类别命名。所有图像均以JPEG格式提供，并已调整至统一分辨率128x128像素。该数据集为医学影像和机器学习领域的研究人员及从业者提供了宝贵资源，有助于开发、训练和基准测试用于自动脑肿瘤检测与分类的稳健算法。

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。