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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FGADR、M&M、BraTS 2021、AbdomenCT-1K 数据集
\textbf{FGADR 数据集：}FGADR 数据集由 1,842 张带有像素级病灶标注的眼底图像组成，其中 1,289 张图像用于训练，276 张用于验证，277 张用于测试
用于联邦学习的脑肿瘤MRI图像数据集
该数据集包含10,417张去标识化的单通道灰度脑MRI切片，按病理分为胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤四类，分别有2,547、2,712、2,658和2,500张图像
CANDO平台多尺度分析及胶质瘤最优治疗候选发现的数据与代码
该数据集来自CANDO平台的多尺度治疗发现研究，聚焦胶质瘤这一高恶性脑肿瘤。数据包含化合物-蛋白质相互作用评分、用于建模化合物跨靶点行为的排序相似性与共识列表，以及衡量已批准药物在多个截断点和指标下恢复情况的基准测试输出与随机对照比较
BTumorAtlas：用于深度学习检测的多类脑肿瘤MRI图像数据集
仓库根目录提供 data.yaml 与 metadata.csv，并包含 model_weights 目录，存放 Detectron2、DETR、Effici 等多个目标检测框架的预训练与微调权重，可用于脑肿瘤目标检测的训练、评估与可复现研究（来源 f
BRISC：脑肿瘤分割与分类标注数据集
BRISC 是一个面向脑肿瘤 MRI 的专家标注数据集，提供 T1 加权影像，用于多类脑肿瘤分类与像素级分割。数据集包含经医师验证的像素级掩膜和均衡的多类分类划分，旨在缓解现有公开脑 MRI 数据集中常见的类别不平衡、肿瘤类型有限和标注不一致等问题
论文《Zero-Shot Anomaly Detection via Textual Decoupling》的关联数据
评估采用图像级 AUROC 与 AP 作为主要指标，可用于零样本异常检测与异常定位任务的性能评测（来源 DOI 解析，Creative Commons Attr
用于深度学习检测的多类脑肿瘤 MRI 图像数据集
仓库根目录提供 data.yaml 与 metadata.csv，并包含 model_weights 目录，存放 Detectron2、DETR、Effici 等多种目标检测框架的预训练与微调权重，可用于脑肿瘤目标检测的训练、评估与可复现研究（来源 figshare，CC B
基于touch spray质谱的代谢物比值组学数据
该数据集利用touch spray质谱（TS-MS）技术分析人脑样本，研究胶质瘤中的代谢改变。通过串联质谱与基于内源性化合物的比值方法，发现多个代谢物比值可区分肿瘤与非肿瘤组织，并对胶质瘤亚型进行分类
多类脑肿瘤MRI数据集：胶质瘤、健康脑、脑膜瘤和垂体大腺瘤-97517
所有图像来自经核实的医学来源并已匿名化处理，附有验证证书以确认数据集的真实性与批准用途。图像涵盖多样的肿瘤特征、大小和解剖变异，适用于机器学习、深度学习及放射学分析，可支持脑肿瘤分类、肿瘤检测、分割研究、放射组学分析等学术与临床研究应用（来源 DOI 解析）
BRISC 2025 脑肿瘤 MRI 数据集
该数据集旨在解决现有公开脑 MRI 数据集常见的类别不平衡、肿瘤类型有限和标注不一致等问题，其结构包含 classification_task 目录，下设 train 子目录，涵盖 glioma、meningioma、pituitary 和 no_tumor 四类
GHBR 医学图像数据集
Br35H 数据集是一个公开可用的脑部 MRI 图像集合，采集自 Kaggle 平台。该数据集共包含 3000 张二维脑部切片，其中 1500 张为肿瘤阳性切片，1500 张为肿瘤阴性切片，全部来源于三维多模态脑部成像序列
用于胶质母细胞瘤超声支持基因治疗的生物可降解声学靶向（BATUS）数据集
该数据集来自 Dryad，围绕胶质母细胞瘤（GBM）的超声支持基因治疗研究，提出 BATUS 模块化平台。平台整合可植入、完全可生物降解的甘氨酸基超声换能器与可定制的肽靶向脂质体基因载体，通过开颅手术放置换能器实现精准血脑屏障开放，并结合配体导向的细胞靶向，跨越血管与细胞屏障实现高效递送
