胶质瘤与垂体瘤数据集
该数据集包含胶质瘤和垂体瘤的磁共振成像（MRI）数据，涵盖来自本地医院和TCIA的影像样本，数据模态为医学影像；主要用于胶质瘤分级、IDH1突变状态分类以及垂体瘤纹理分类的自动化研究，支持深度学习模型在脑肿瘤诊断与辅助治疗中的应用。
基本信息
资源简介
胶质瘤与垂体瘤数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The data sets for glioma and pituitary tumors.》。源站首次发布：2025-03-24。
【数据内容】
源站原始描述：Preoperative classification of brain tumors is critical to developing personalized treatment plans, however existing classification methods rely on manual intervention and often have problems with efficiency and accuracy, which may lead to misdiagnosis or delayed diagnosis in clinical practice and affect the therapeutic effect. We propose a fully automated approach to brain tumor magnetic resonance imaging (MRI) classification, consisted by a feature extractor based on the improved U-Net and a c…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0315631.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。主题标签：local affiliated hospital、fully automated approach、extract feature sequence、enhance feature propagation、avoid gradient disappearance、pituitary tumors collected、level &# 160、feature extractor based、glioma isocitrate dehydrogenase1、glioma imaging data。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Space Science、Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_data_sets_for_glioma_and_pituitary_tumors_/28653984
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Cao, Yaru; Liang, Fengning; Zhao, Teng; Han, Jinting; Wang, Yingchao; Wu, Haowen; et al. (2025). The data sets for glioma and pituitary tumors.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/The_data_sets_for_glioma_and_pituitary_tumors_/28653984
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数据说明
该数据集是一个用于脑肿瘤磁共振成像（MRI）分类的医学影像数据集，包含来自本地附属医院收集的胶质瘤、垂体瘤数据以及来自癌症影像档案库（TCIA）的胶质瘤影像数据。数据集主要用于支持脑肿瘤的自动分类研究，具体包括胶质瘤的分级、胶质瘤异柠檬酸脱氢酶1（IDH1）突变状态分类以及垂体瘤的纹理分类。数据通过改进的U-Net特征提取器和卷积循环神经网络（CRNN）分类器构建自动化分类流程，在相关任务中取得了较高的准确率。该数据集适用于医学影像分析、计算机辅助诊断、深度学习模型训练等研究方向。
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