任务01_脑肿瘤-v2
该数据集是一个专门用于脑肿瘤研究的医学影像数据集,包含5个三维医学图像样本及其对应的标注标签,数据模态包括三维浮点序列格式的图像和标签数据,主要应用于脑肿瘤的图像识别、分割分析和计算机辅助诊断等医学影像研究领域。
基本信息
资源简介
Task01_BrainTumour-v2是一个专注于脑肿瘤分析的医学影像数据集,由GATE-engine团队在Hugging Face平台发布。该数据集包含5个训练样本,每个样本由图像数据和对应的标注标签组成,图像数据为三维浮点序列格式,标签数据为三维浮点序列格式,总数据规模约896MB。该数据集主要用于脑肿瘤的医学图像识别和分析研究,为计算机辅助诊断、肿瘤分割和影像分析等任务提供基础数据支持。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后,才能进行数据下载,注册有对应要求,或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载,应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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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("GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2")
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/GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2
数据说明
Task01_BrainTumour-v2是一个专注于脑肿瘤分析的医学影像数据集,由GATE-engine团队在Hugging Face平台发布。该数据集包含5个训练样本,每个样本由图像数据和对应的标注标签组成,图像数据为三维浮点序列格式,标签数据为三维浮点序列格式,总数据规模约896MB。该数据集主要用于脑肿瘤的医学图像识别和分析研究,为计算机辅助诊断、肿瘤分割和影像分析等任务提供基础数据支持。
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/GATE-engine/Task01_BrainTumour-v2
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