PMRAM 脑肿瘤检测数据集（标注版）

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/7hrs63ycm8.1

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 36.3 MB。

数据说明

本数据集为使用MRI扫描进行脑肿瘤目标检测提供了边界框标注。它是基于原始“PMRAM：孟加拉国脑癌-MRI数据集”的衍生作品。这些标注旨在促进用于自动化脑肿瘤检测的机器学习和深度学习模型的开发、训练和评估。数据集内容：- 图像总数：1,505 - 标注总数（边界框）：1,074 - 格式：COCO JSON（instances_default.json）- 类别：胶质瘤（344个框）、脑膜瘤（359个框）、垂体瘤（371个框）、正常（0个框——作为负样本纳入）。标注方法：我们围绕可见肿瘤边界手动绘制了边界框。该数据集包含不含有边界框的“正常”图像（负样本），以防止模型幻觉并提高特异性。原始来源：底层MRI图像来自Md Shahriar Mannan, Prot toy; Chowdhury, Mahtab; Rahman, Redwan; Tamim, Azim Ullah; Rahman, Md Mizanur（2024）创建的“PMRAM：孟加拉国脑癌-MRI数据集”。原始数据集DOI：10.17632/m7w55sw88b.1

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。