多形性胶质母细胞瘤脑MRI肿瘤检测与分类数据集
该数据集含健康人与胶质母细胞瘤患者的脑MRI，来自印度Jammu的JK CT Scan & Research Centre，时间为2023年3月2日至2024年3月10日，由Dr. Sahil Gupta监督与临床指导
基本信息
资源简介
多形性胶质母细胞瘤脑MRI肿瘤检测与分类数据集
Glioblastoma Multiforme Brain MRI Dataset for Tumor Detection and Classification
该数据集含健康人与胶质母细胞瘤患者的脑MRI，来自印度Jammu的JK CT Scan & Research Centre，时间为2023年3月2日至2024年3月10日，由Dr. Sahil Gupta监督与临床指导。数据移交前已完全匿名化，不含姓名、注册号或人口统计标识等PII，仅限学术与非商业研究，符合伦理与保密规范。共2个文件，总字节51247516（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-02-04。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集由健康受试者和被诊断为胶质母细胞瘤（Glioblastoma）患者的脑部 MRI 扫描组成，收集自印度 Jammu – 180003 的 JK CT Scan & Research Centre，时间范围为 2023 年 3 月 2 日至 2024 年 3 月 10 日。数据收集过程在 JK CT Scan & Research Centre 的顾问放射科医师兼主任 Dr. Sahil Gupta 的监督和临床指导下进行。Gupta 博士促成了对 MRI 扫描的获取，确保了诊断的临床正确性，并核实所有扫描均按照标准放射学方案采集。所有 MRI 数据在移交用于研究之前均已完全匿名化。数据集中不包含任何个人可识别信息（PII），如患者姓名、登记编号或人口统计学标识符。这些数据严格按照学术和非商业研究目的提供，符合伦理标准和患者保密规范。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 51.25 MB。数据集 DOI：10.17632/mxsb7snyvx.2。
【主题与分类】
主题标签：磁共振成像、神经影像、脑肿瘤、胶质母细胞瘤、肿瘤检测、肿瘤分类、辅助诊断。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/mxsb7snyvx
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://data.mendeley.com/datasets/mxsb7snyvx
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 51.2 MB。
数据说明
Kuljeet Singh（2026）。用于肿瘤检测和分类的多形性胶质母细胞瘤脑MRI数据集 [数据集]。http://doi.org/10.17632/mxsb7snyvx.2
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
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