GLI-AL (BraTS-GLI 解剖-病变)
基于BraTS 2023-GLI构建的多模态脑胶质瘤MRI标注资源，包含1251例四模态MRI的统一八类解剖-病变标签，用于联合分割与标签噪声缓解。
基本信息
模态
医学影像
创建/更新时间
2026-07-24
资源简介
GLI-AL是基于BraTS 2023-GLI训练队列构建的多模态脑胶质瘤MRI标注资源，包含1251个四模态MRI案例的统一八类解剖-病变标签，用于医学图像联合分割研究，监督健康脑组织与病变结构，缓解标签噪声，促进脑肿瘤MRI分析的可靠性和可重复性评估。
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
源站：https://www.synapse.org/Synapse:syn75210889/wiki/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
GLI-AL是基于BraTS 2023-GLI训练队列构建的多模态脑胶质瘤MRI标注资源，包含1251个四模态MRI案例的统一八类解剖-病变标签，用于医学图像联合分割研究，监督健康脑组织与病变结构，缓解标签噪声，促进脑肿瘤MRI分析的可靠性和可重复性评估。
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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