Brain Tumor MRI Dataset
This open-source dataset, Brain Tumor MRI Dataset, contains structural MRI cross-sectional images processed from clinical scans, along with patient clinical records (age, survival days), tumor grades (HGG and LGG), anatomical location coordinates, TBR metrics, topological shape measures, symptom lists, and tumor bounding box coordinates. It is suitable for brain tumor detection, classification, prognosis analysis, and medical image processing tasks.
基本信息
About
This open-source dataset, Brain Tumor MRI Dataset, contains structural MRI cross-sectional images processed from clinical scans, along with patient clinical records (age, survival days), tumor grades (HGG and LGG), anatomical location coordinates, TBR metrics, topological shape measures, symptom lists, and tumor bounding box coordinates. It is suitable for brain tumor detection, classification, prognosis analysis, and medical image processing tasks.
https://huggingface.co/datasets/Satavisha2026/brain-mri-dataset-140
下载信息
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Satavisha2026/brain-mri-dataset-140")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Satavisha2026/brain-mri-dataset-140
数据说明
该数据集为脑肿瘤MRI开源数据集，包含从临床扫描中处理的结构性MRI横截面图像，以及患者临床记录（年龄、生存天数）、肿瘤分级（HGG和LGG）、解剖位置坐标、TBR指标、拓扑形状度量、临床症状列表和肿瘤边界框坐标。适用于脑肿瘤检测、分类、预后分析和医学影像处理任务。
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/Satavisha2026/brain-mri-dataset-140
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