Crystal Clean 脑肿瘤 MRI 数据集
该数据集为经过清洗的脑部 MRI 影像集合，包含 Pituitary、Glioma、Meningioma 三类肿瘤及一类正常脑部扫描，共四个类别
基本信息
资源简介
Crystal Clean 脑肿瘤 MRI 数据集
Crystal Clean: Brain Tumors MRI Dataset
该数据集为经过清洗的脑部 MRI 影像集合，包含 Pituitary、Glioma、Meningioma 三类肿瘤及一类正常脑部扫描，共四个类别。数据以 RAR 压缩包形式提供，文件样例显示按类别目录组织。其突出特点是经过细致的清洗流程以提升数据完整性与可用性，原始数据来自 Kaggle 上的脑肿瘤分类 MRI 数据集。该数据可用于脑肿瘤 MRI 的图像分类、特征提取与图像增强等研究任务（来源 Kaggle，CC0: Public Domain 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-07-16。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：揭示知识：用于高级医学研究的干净脑肿瘤数据集 简介： - 该数据集以 RAR 压缩包格式提供，包含四个类别，其中包括三个肿瘤类别（Pituitary、Glioma 和 Meningioma）以及一个代表正常脑部 MRI 扫描的类别。 - 与 Kaggle 上其他发布版本相比，该数据集的优势在于数据的干净程度。为此，我们对初始数据集进行了细致的数据清洗流程。该流程包括若干步骤，旨在增强数据集的完整性和可用性。 - 该数据集的初始数据来源是脑肿瘤分类 MRI 数据集，可通过此链接访问。 数据清洗流程： - 去除重复样本：我们采用了图像向量比较
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 221.90 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、image、health、image classification、feature extraction、image augmentation。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/mohammadhossein77/brain-tumors-dataset
使用许可：CC0: Public Domain。
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
源站：https://kaggle.com/datasets/mohammadhossein77/brain-tumors-dataset/discussion
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:
数据集大小约 234.2 MB。
数据说明
MH (2023). Crystal Clean: Brain Tumors MRI Dataset [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/mohammadhossein77/brain-tumors-dataset/discussion
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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