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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胶质母细胞瘤放疗计划半自动分割数据集
在放射治疗（RT）过程中，治疗借助治疗计划系统（TPS）进行计划与模拟。勾画确定计划治疗体积（PTV），即实际的RT治疗体积
FK2D 肿瘤生长仿真数据集
每个病例模拟肿瘤在参数化 2D 脑横截面上随时间生长，从单一初始病灶逐步侵入白质实质。数据集提供肿瘤细胞密度、分割掩膜和生长轨迹的精确 ground truth
可解释混合Swin-Unet可信多类脑肿瘤分类：精选MRI数据集、代码与支持材料-97480
数据由多个公开MRI数据集整合而成，用于评估基于Hybrid Swin-Unet架构的可解释深度学习框架。配套材料包括预处理资源、实现代码、图形材料、工作流程图及支持图，服务于模型开发、基于Grad-CAM的可解释性分析和置信可靠性评估（来源 DOI 解
可解释脑肿瘤检测：EfficientNetV2-S 与 RBF-SVM 多源 MRI 研究复现档案
本数据集是可解释脑肿瘤检测研究的复现档案，采用冻结的 EfficientNetV2-S 特征提取、基于 PCA 的降维以及经校准的 RBF-SVM 分类，并进行源留出评估
可解释混合Swin-Unet可信多类脑肿瘤分类：精选MRI数据集、代码与支持材料
数据由多个公开MRI数据集整合而成，用于评估基于Hybrid Swin-Unet架构的可解释深度学习框架。配套材料包括预处理资源、实现代码、图形材料、工作流程图及支持图，服务于模型开发、基于Grad-CAM的可解释性分析和置信可靠性评估（来源 DOI 解
IMC 脑肿瘤数据集（Karimi 等）
该脑肿瘤 IMC 数据集刻画了 139 例原发性胶质母细胞瘤（GBM）患者和 46 例转移性脑肿瘤（BrM）个体的脑肿瘤微环境
用于DIR验证的纵向胶质母细胞瘤MRI数据集及解剖标志点对
该数据集包含来自Duke治疗的胶质母细胞瘤患者的纵向、多模态MRI数据。为每位患者的术前和复发后扫描的血管分叉处标注了匹配的解剖标志点
用于跨模态图像合成的配对头部CT-MRI数据集
该数据集为公开可获取的配对头部CT-MRI数据集，包含120例术前神经外科患者的配对薄层CT图像（分别由soft和sharp kernel重建）与MRI图像
脑肿瘤和乳腺肿瘤质子、氦离子及碳离子放疗胎儿剂量比较数据集 A部分——质子和氦离子
该数据集包含孕妇体模在脑肿瘤和乳腺肿瘤质子及氦离子放疗时胎儿区域的荧光核径迹探测器图像，共4个压缩文件，分别对应乳腺质子、头部质子、乳腺氦离子和头部氦离子照射，每个文件含12个探测器，分布于四个胎儿位置
脑肿瘤与乳腺肿瘤质子、氦离子和碳离子放疗中胎儿剂量比较数据集 Part B - 碳离子
该数据集为荧光核径迹探测器（FNTD）图像数据，探测器放置于女性妊娠体模的胎儿区域，用于头部肿瘤与乳腺肿瘤在原发性碳离子照射下的剂量测量
可解释脑肿瘤检测：EfficientNetV2-S 与 RBF-SVM 多源 MRI 研究复现档案-97482
本数据集是可解释脑肿瘤检测研究的复现档案，采用冻结的 EfficientNetV2-S 特征提取、基于 PCA 的降维以及经校准的 RBF-SVM 分类，并进行源留出评估
甲氨蝶呤与依托泊苷经第四脑室输注治疗儿童复发性后颅窝脑肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦儿童复发性后颅窝脑肿瘤的脑室内治疗研究。受试者需手术置入 Ommaya reservoir 导管，将甲氨蝶呤与依托泊苷直接输注至第四脑室，必要时可在置管前切除肿瘤
