BraTS 2016 脑肿瘤图像分割数据集
该数据集是一个包含多模态脑部磁共振成像（MRI）图像的医学影像数据集，数据模态为三维医学图像，主要用于脑肿瘤（如高级别和低级别胶质瘤）的自动图像分割研究，支持肿瘤核心、增强区域和水肿区域的分割任务，广泛应用于医学图像处理、计算机辅助诊断和深度学习模型的训练与评估。
基本信息
资源简介
BraTS 2016 是一个用于脑肿瘤分割的公开医学影像数据集。该数据集包含训练集和测试集，其中训练集与 BRATS 2015 数据集相同，由 220 例高级别胶质瘤 (HGG) 和 54 例低级别胶质瘤 (LGG) 的多模态 MRI 图像组成，测试集则包含 191 例未知级别的病例。数据来源于临床采集的脑部磁共振成像，主要用于脑肿瘤区域的自动分割、肿瘤亚区分析以及相关算法的评估与比较，是医学图像处理、计算机辅助诊断和深度学习在神经肿瘤学领域的重要基准数据集。
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
源站：https://hyper.ai/cn/datasets/18993
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
BraTS 2016 是一个用于脑肿瘤分割的公开医学影像数据集。该数据集包含训练集和测试集，其中训练集与 BRATS 2015 数据集相同，由 220 例高级别胶质瘤 (HGG) 和 54 例低级别胶质瘤 (LGG) 的多模态 MRI 图像组成，测试集则包含 191 例未知级别的病例。数据来源于临床采集的脑部磁共振成像，主要用于脑肿瘤区域的自动分割、肿瘤亚区分析以及相关算法的评估与比较，是医学图像处理、计算机辅助诊断和深度学习在神经肿瘤学领域的重要基准数据集。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
