MedOtter脑肿瘤MRI集
MedOtter脑肿瘤MRI集是公开可访问数据集，包含Figshare脑肿瘤MRI切片、边界和掩膜等图像数据，围绕颅底肿瘤相关临床表现、影像、信号或组学信息，适合用于图像分割、模型训练、外部验证和疾病机制探索。
基本信息
资源简介
MedOtter脑肿瘤MRI集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《MedOtter/Figshare_Brain_Tumor》。源站首次发布：2026-05-20。
【数据内容】
源站原始描述：# Figshare Brain Tumor Dataset (Cheng et al. 2015) Brain tumor MRI dataset from Cheng et al., hosted on Figshare. 3064 T1-weighted contrast-enhanced MRI slices from 233 patients with three kinds of brain tumor: - Meningioma — 708 slices - Glioma — 1426 slices - Pituitary tumor — 930 slices Each slice ships with both a per-pixel binary tumor mask and the original hand-delineated tumor border polyline. ## Schema | Column | Type | Description | ||-|-| | `id`…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 721.73 MB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:image-segmentation、task_categories:image-classification、license:cc-by-4.0、size_categories:1K<n<10K、region:us、medical、mri、brain、tumor、segmentation。
【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://huggingface.co/datasets/MedOtter/Figshare_Brain_Tumor
使用许可：cc-by-4.0。
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("MedOtter/Figshare_Brain_Tumor")
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/MedOtter/Figshare_Brain_Tumor
数据说明
MedOtter脑肿瘤MRI集包含Figshare脑肿瘤MRI切片、边界和掩膜等图像数据，可用于颅底肿瘤相关图像分割、诊断建模、分型或外部验证。
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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