脑肿瘤
脑肿瘤是指发生于颅腔内组织的异常新生物，包括原发性和继发性两类。原发性脑肿瘤起源于脑实质、脑膜、垂体、颅神经等结构，最常见的类型为胶质瘤和脑膜瘤。其发病机制涉及基因突变、染色体异常及信号通路失调，导致细胞增殖失控和凋亡抑制。临床表现取决于肿瘤位置、大小及生长速度，常见症状包括进行性头痛、癫痫发作、局灶性神经功能缺损及颅内压增高征象。诊断依靠影像学检查如MRI和CT，确诊需病理活检。治疗策略综合手术切除、放射治疗和化学治疗，精准靶向与免疫治疗日益成为重要方向。脑肿瘤研究聚焦于分子分型、微环境调控及血脑屏障穿透技术，推动个体化诊疗发展。
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经典机器学习与深度学习模型用于稳健脑肿瘤检测的比较分析：基准测试研究
论文：经典机器学习与深度学习模型用于稳健脑肿瘤检测的比较分析：基准测试研究。本数据集为肿瘤领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖Brain Tumor。
BrO、DMGO与GD2 CAR T细胞的转录组图谱：处理后数据集-97614
该数据集为BrO、DMGO与GD2 CAR T细胞的转录组处理后数据，来源于Zenodo，属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究基于FGF4驱动的人脑干类器官模型，通过基因工程构建de novo H3.3K27M改变的DMG，发现脑干-脑桥胶质细胞特化对DMG肿瘤发生至关重要，可产生浸润性肿瘤并重现患者特异性分
BrO、DMGO与GD2 CAR T细胞的转录组图谱：处理后数据集
该数据集为BrO、DMGO与GD2 CAR T细胞的转录组处理后数据，来源于Zenodo，属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究基于FGF4驱动的人脑干类器官模型，通过基因工程构建de novo H3.3K27M改变的DMG，发现脑干-脑桥胶质细胞特化对DMG肿瘤发生至关重要，可产生浸润性肿瘤并重现患者特异性分
经典机器学习与深度学习模型用于稳健脑肿瘤检测的权衡分析：基准研究-97611
论文：经典机器学习与深度学习模型用于稳健脑肿瘤检测的权衡分析：基准研究。本数据集为肿瘤领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖Brain Tumor。
经典机器学习与深度学习模型用于稳健脑肿瘤检测的权衡分析：基准研究
论文：经典机器学习与深度学习模型用于稳健脑肿瘤检测的权衡分析：基准研究。本数据集为肿瘤领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖Brain Tumor。
脑肿瘤MRI数据集（胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤、无肿瘤）-97608
该数据集包含12,064张经过预处理的T1加权对比增强MRI脑部图像，分为胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤四个类别，按类别存放在子文件夹中，并按80%训练集和20%测试集划分
脑肿瘤MRI数据集（Glioma、Meningioma、Pituitary、No Tumor）-97607
该数据集包含12,064张经过预处理的T1加权对比增强MRI脑部图像，分为Glioma、Meningioma、Pituitary和No Tumor四个类别，按类别存放在子文件夹中，并按80%训练集、20%测试集划分
基于MRI与DICOM-RT的伽玛刀放疗后脑肿瘤复发预测开放标注数据集与基线算法
在此我们发布一个脑癌MRI数据集，并附带伽玛刀治疗计划与随访数据，用于肿瘤复发预测。该数据集由47名受试者组成。共收集了244个病灶并带有标注
MRI 脑肿瘤数据集
数据集英文名为 MRI Brain Tumor Datasets，本站分类为肿瘤 / 脑肿瘤。孟加拉国脑癌MRI数据集与脑肿瘤MRI数据集
青少年和年轻成人高级别胶质瘤的蛋白质基因组学研究
为了揭示青少年和年轻成人（AYA）患者高级别胶质瘤（HGG）的分子机制，我们对34例AYA（年龄15-40岁）和59例儿童（年龄0-15岁）HGG病例进行了全面的蛋白质基因组学分析
脑肿瘤MRI数据集（胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤、无肿瘤）-97606
该数据集包含12,064张经过预处理的T1加权对比增强MRI脑部图像，分为胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤四个类别，按类别存放在子文件夹中，并按80%训练集和20%测试集划分
WAW-GliomAI 数据集：弥漫性胶质瘤的多参数 MRI、手动分割、影像组学与分子谱
WAW-GliomAI 数据集包含 192 例经组织病理学确诊的成人弥漫性胶质瘤（WHO 2–4 级）患者的切除前与切除后多参数脑 MRI 图像，并配有肿瘤多分区手动分割、全面的分子谱分析以及针对每个肿瘤亚区提取的影像组学特征，同时附带临床与人口学信息
