关于数据集

脑肿瘤检测数据集

概述

该数据集包含高质量的脑肿瘤 MRI 图像，并附有详细注释。该数据集经过精心整理、清理和注释，旨在帮助开发和评估用于脑肿瘤检测和分类的机器学习模型。

数据集组成

该数据集包含共 5,249 张 MRI 图像，分为训练集和验证集。每张图像都以 YOLO 格式标注了边界框，并标注了与四类脑肿瘤对应的标签。

课程

• 0类：神经胶质瘤
• 第一类：脑膜瘤
• 第 2 类：无肿瘤
• 第 3 类：垂体

数据分割

1.训练集：

• 胶质瘤：1,153 幅图像
• 脑膜瘤：1,449 张图片
• 无肿瘤：711 幅图像
• 垂体：1,424 张图片

2.验证集：

• 胶质瘤：136 幅图像
• 脑膜瘤：140 张图片
• 无肿瘤：100 张图像
• 垂体：136 张图片

图像特征

数据集中的图像来自 MRI 扫描的不同角度，包括矢状面、轴向和冠状面。这种多样性确保了对脑部解剖结构的全面覆盖，从而增强了基于该数据集训练的模型的稳健性。

注释

边界框由专门团队使用LabelImg工具手动标注。这一严谨的流程确保了标注的准确性和可靠性。

用法

该数据集适用于训练和验证用于脑肿瘤检测和分类的深度学习模型。MRI 扫描角度的多样性和注释的精确性为开发强大的医学成像计算机视觉应用奠定了良好的基础。