多模式脑肿瘤图像分割基准 (BRATS 2015)
该数据集是2015年MICCAI脑肿瘤分割挑战赛的基准数据，包含多模态（T1、T1c、T2、FLAIR）脑部磁共振图像及专家标注的肿瘤区域分割标签，数据模态为医学影像，主要用于开发和评估脑肿瘤自动分割算法，是医学图像处理与计算机辅助诊断领域的重要研究资源。
基本信息
资源简介
该数据集是用于脑肿瘤分割任务的公开医学影像基准数据集，源自2015年在MICCAI会议上举办的年度挑战赛。它包含了多模态（如T1、T1c、T2、FLAIR）的脑部磁共振成像（MRI）数据，以及专家手动标注的肿瘤区域分割标签。数据来源于真实的临床病例，主要用于开发和评估脑肿瘤自动分割算法，是医学图像处理、计算机辅助诊断和神经影像学研究领域的重要资源。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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（阿里天池）
- 访问源站：https://tianchi.aliyun.com/dataset/94420
- 登录阿里云/天池账号（淘宝/支付宝快捷登录）；
- 数据集详情页点击「下载」获取直链（大文件多为 oss 分片，可用
curl -L -o file <链接>下载）； - 部分竞赛数据需报名赛事后可见。
数据说明
该数据集是用于脑肿瘤分割任务的公开医学影像基准数据集，源自2015年在MICCAI会议上举办的年度挑战赛。它包含了多模态（如T1、T1c、T2、FLAIR）的脑部磁共振成像（MRI）数据，以及专家手动标注的肿瘤区域分割标签。数据来源于真实的临床病例，主要用于开发和评估脑肿瘤自动分割算法，是医学图像处理、计算机辅助诊断和神经影像学研究领域的重要资源。
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。
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