脑膜瘤MRI图像数据集
该数据集是一个包含T1加权、对比增强和T2加权三种模态的脑部磁共振成像（MRI）图像集合，专门针对脑膜瘤进行收集和标注，所有图像已根据肿瘤在脑内的解剖位置（如斜坡/岩斜区、蝶骨/海绵窦区）进行分类，并由放射科医生进行专业解释，数据经过匿名化处理，主要用于支持医学影像分析、计算机辅助诊断以及基于人工智能的脑膜瘤自动识别与定位等研究。
基本信息
资源简介
脑膜瘤MRI图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c》。源站首次发布：2023-02-12。
【数据内容】
源站原始描述：# Neuro CNN Project - Fernando Feltrin # Brain Meningioma images (39 classes) for image classification ## Dataset Description - **More info: fernando2rad@gmail.com** ### Dataset Summary A collection of T1, contrast-enhanced, and T2-weighted MRI images of meningiomas sorted according to location in the brain. Images without any type of marking or patient identification, interpreted by radiologists and provided for study purposes. Images are separated by clivus / petroclival, sphenoid / cavernous…
【数据结构与技术规格】
文件数 970 个，合计 39.89 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-classification、license:odc-by、size_categories:1K<n<10K、format:imagefolder、modality:image、library:datasets、library:mlcroissant、region:us、brain mri images、brain images。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c
使用许可：odc-by。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c")
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/fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c
数据说明
该数据集是一个公开的医学影像数据集，专门用于脑膜瘤的研究。它包含多模态的脑部磁共振成像（MRI）数据，具体包括T1加权、对比增强和T2加权的MRI图像。这些图像已由放射科医生进行专业解释，并根据脑膜瘤在脑内的具体解剖位置（如斜坡/岩斜、蝶骨/海绵窦等区域）进行了分类标注。数据集中所有图像均经过匿名化处理，不包含任何患者识别信息。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断以及基于深度学习的脑膜瘤自动检测与分类研究。
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/fernando2rad/neuro_cnn_meningioma_39c
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
