髓母细胞瘤MRI数据
Pediatric Brain Tumor MRI 面向髓母细胞瘤/胚胎性肿瘤及相关疾病研究，提供可公开访问的图像数据或临床/组学信息，适合用于图像分割、生物标志物探索、队列比较和算法验证等研究场景。
基本信息
资源简介
髓母细胞瘤MRI数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Brain Tumor Segmentation》。源站首次发布：2021-07-12。
【数据内容】
源站原始描述：# About This Dataset > With a **survival rate of 5%** glioblastomas are a modern day life sentence. Glioblastomas, also known as high grade gliomas are a type of aggressive brain tumors. With that in mind, the Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BraTS) is a challenge focused on brain tumor segmentation. This dataset, from the 2018, 2019 and 2020 challenges, contains data on four modalities of MRI images as well as patient survival data and expert segmentations. The modalities ar…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 321.47 MB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、image、health、computer vision。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/brain-tumor-segmentation-in-mri-brats-2015
使用许可：Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 IGO (CC BY-NC-SA 3.0 IGO)。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("andrewmvd/brain-tumor-segmentation-in-mri-brats-2015")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d andrewmvd/brain-tumor-segmentation-in-mri-brats-2015
unzip brain-tumor-segmentation-in-mri-brats-2015.zip -d brain-tumor-segmentation-in-mri-brats-2015/
数据说明
Pediatric Brain Tumor MRI 是与髓母细胞瘤/胚胎性肿瘤相关的公开数据集，涵盖图像数据，可用于图像分割、疾病表型分析或模型评估。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
