BraTS-PEDs儿童脑肿瘤分割数据
该挑战数据可为颅咽管瘤MRI分割方法提供儿童脑肿瘤影像基准，支持多参数MRI预处理、分割和泛化评估。
基本信息
资源简介
BraTS-PEDs儿童脑肿瘤分割数据
【一句话概览】
儿童中枢神经系统肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因，儿童高级别胶质瘤尤其是弥漫性中线胶质瘤预后极差，五年生存率低于20%。BraTS-PEDs数据集聚焦该疾病，汇集来自儿童脑肿瘤网络、DMG/DIPG登记处及多家学术中心的457例儿童高级别胶质瘤患者，以弥漫性中线胶质瘤为主。数据集包含多参数结构MRI、专家肿瘤分割、影像采集参数、人口学变量及总生存期和无进展生存期等临床结局，通过整合标准化影像、标注与临床数据，支持可重复研究并加速影像科学向临床转化（来源 datacatalog.ccdi.cancer.gov）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The Brain Tumor Segmentation in Pediatric Magnetic Resonance Imaging》。
【数据内容】
源站原始描述：Pediatric central nervous system (CNS) tumors are the leading cause of cancer-related mortality in children. Pediatric high-grade gliomas, particularly diffuse midline gliomas (DMGs), have a dismal prognosis, with five-year survival rates below 20%. The BraTS-PEDs dataset provides a comprehensive, multi-institutional, international resource focused on this disease. It includes 457 pediatric patients with high-grade gliomas, primarily DMGs, aggregated from major pediatric neuro-oncology consortia…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：儿童中枢神经系统（CNS）肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因。儿童高级别胶质瘤，尤其是弥漫性中线胶质瘤（DMG），预后极差，五年生存率低于20%。BraTS-PEDs数据集提供了一个针对该疾病的综合性、多机构、国际性资源。它包含457例儿童高级别胶质瘤患者，主要为DMG，汇集自主要儿童神经肿瘤学联盟和机构，包括儿童脑肿瘤网络（CBTN）、DMG/DIPG登记处及多个学术中心。该数据集包含多参数结构MRI、专家肿瘤分割、成像采集参数、人口统计学变量以及总生存期和无进展生存期等临床结局。通过整合标准化成像、标注和临床数据，BraTS-PEDs支持可重复研究，并加速将成像科学转化为临床影响。
【主题与分类】
主题标签：Pediatric、Brain Tumor、High-Grade Glioma、Diffuse Midline Glioma、MRI、Segmentation、Neuro-Oncology。
【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://datacatalog.ccdi.cancer.gov/dataset/TCIA-BraTS-PEDs
下载信息
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://datacatalog.ccdi.cancer.gov/dataset/TCIA-BraTS-PEDs
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
儿童高级别胶质瘤多参数MRI及专家肿瘤分割标注数据。
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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