MRI胶质母细胞瘤数据集
该数据集是一个真实世界的多机构胶质母细胞瘤MRI影像数据集，包含来自不同医疗机构的脑部磁共振成像（MRI）多模态数据，如图像序列（如T1、T2、FLAIR），主要用于胶质母细胞瘤的检测、分割、分类及预后分析等医学影像研究方向，支持计算机辅助诊断和深度学习模型开发。
基本信息
资源简介
MRI胶质母细胞瘤数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MRI Glioblastoma》。源站首次发布：2026-02-12。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset includes raw and processed MRI data from a multi-center study of primary glioblastoma, collected across eight collaborating hospitals. Data were acquired between 2018 and 2025. Participants were adults with histologically confirmed primary glioblastoma who underwent preoperative neuroimaging before surgery. The dataset contains T1-weighted (pre- and post-contrast), T2-weighted, and FLAIR MRI sequences for all subjects. Anatomical scans were defaced using PyDeface. Raw MRI data are p…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 25.14 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、image、europe、image segmentation、russia。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/keeplershaurya/mri-glioblastoma
使用许可：CC0: Public Domain。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("keeplershaurya/mri-glioblastoma")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d keeplershaurya/mri-glioblastoma
unzip mri-glioblastoma.zip -d mri-glioblastoma/
数据说明
该数据集是一个真实世界的多机构胶质母细胞瘤MRI影像数据集，主要包含来自不同医疗机构的脑部磁共振成像（MRI）数据，用于胶质母细胞瘤的研究。数据集提供了多模态的MRI扫描图像，可能包括T1、T2、FLAIR等序列，支持肿瘤检测、分割、分类及预后分析等医学影像研究方向，适用于计算机辅助诊断、深度学习模型训练和临床决策支持等应用场景。
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。
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