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。
基本信息
资源简介
脑肿瘤图像语义分割数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《dwb2023/brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation》。源站首次发布：2024-07-04。
【数据内容】
源站原始描述：# Dataset Card for "brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation" ## Dataset Description The Brain Tumor Image Dataset (BTID) for Semantic Segmentation contains MRI images and annotations aimed at training and evaluating segmentation models. This dataset was sourced from Kaggle and includes detailed segmentation masks indicating the presence and boundaries of brain tumors. This dataset can be used for developing and benchmarking algorithms for medical image segmentation, particularly in ident…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 161.78 MB。
【主题与分类】
主题标签：size_categories:1K<n<10K、format:parquet、modality:image、modality:text、modality:timeseries、library:datasets、library:pandas、library:mlcroissant、library:polars、region:us。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/dwb2023/brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-07-06，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("dwb2023/brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/dwb2023/brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation
数据说明
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。
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/dwb2023/brain-tumor-image-dataset-semantic-segmentation
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