脑肿瘤图像语义分割数据集
该数据集是一个包含2146张脑部MRI图像及其对应语义分割掩码的医学影像数据集，数据模态为图像与注释掩码，主要用于训练和评估深度学习模型在脑肿瘤自动分割任务中的性能，支持医学图像分析、计算机辅助诊断以及脑肿瘤检测与边界识别等研究方向。
更新时间2024-07-06
原始链接
https://hf-mirror.com/datasets/dwb2023/brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation
官方服务
帮我联系如需原始数据获取支持或标注服务，请联系我们。
资源简介
脑肿瘤图像语义分割数据集（BTID）是一个用于医学图像分割的公开数据集，包含脑部MRI图像及其对应的语义分割掩码注释，标注了脑肿瘤的存在和边界区域。该数据集来源于Kaggle，共包含2146张图像，分为训练集（1502张）、验证集（429张）和测试集（215张），旨在支持脑肿瘤自动分割模型的训练、验证和性能评估。其主要研究方向包括医学图像分析、深度学习分割算法开发以及脑肿瘤检测与定量分析，适用于计算机辅助诊断和医学影像研究。
提供机构：dwb2023
精度瓶颈？数据缺失？
当前公开数据无法满足您的算法精度？千方提供针对 脑肿瘤 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。