Jeu de données sur les tumeurs cérébrales#

1,116

brain tumor

ultralytics

publicDetect

Medical imaging dataset with 1,100+ MRI scans for brain tumor detection. Supports healthcare AI research and diagnostic model development.

62 classes9.5 MBApr 28, 2026

negativepositive

Le dataset Ultralytics Brain Tumor est un dataset d'object detection contenant 1 116 images médicales (893 pour l'entraînement et 223 pour la validation) issues d'examens IRM et CT, étiquetées sur 2 classes : negative (pas de tumeur) et positive (tumeur présente). Il te permet d'entraîner des modèles de computer vision pour localiser les tumeurs cérébrales dans les examens, favorisant un diagnostic précoce et la planification des traitements dans les healthcare applications.

Structure du jeu de données#

Le dataset de tumeurs cérébrales contient 1 116 images réparties en deux sous-ensembles prédéfinis, définis par la configuration brain-tumor.yaml :

Chaque image est étiquetée avec l'une des 2 classes :

• negative : images sans tumeur cérébrale
• positive : images présentant une tumeur cérébrale

Le jeu de données se télécharge automatiquement (4,21 Mo) depuis les actifs GitHub d'Ultralytics la première fois que tu lances un entraînement, donc aucune configuration manuelle n'est requise.

Explore Brain Tumor on Ultralytics Platform pour parcourir les images avec leurs superpositions d'annotations, consulter la distribution des classes et les cartes thermiques de boîtes englobantes dans l'onglet Charts, et le cloner pour entraîner ton propre modèle dans le cloud.

Applications#

La détection de tumeurs cérébrales avec la computer vision permet un early diagnosis, la planification des traitements et la surveillance de la progression de la tumeur. En analysant les examens IRM ou CT, les modèles de détection localisent avec précision les tumeurs, favorisant une intervention médicale rapide et un traitement personnalisé.

Les professionnels de santé peuvent tirer parti de cette technologie pour :

• Réduire le temps de diagnostic et améliorer la précision
• Aider à la planification chirurgicale en localisant précisément les tumeurs
• Surveiller l'efficacité du traitement au fil du temps
• Soutenir la recherche en oncologie et en neurologie

YAML du jeu de données#

Un fichier YAML définit la configuration du dataset, incluant les chemins, les classes et d'autres informations pertinentes. Pour le dataset de tumeurs cérébrales, le fichier brain-tumor.yaml est maintenu sur https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yaml.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Brain-tumor dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/brain-tumor
# Example usage: yolo train data=brain-tumor.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── brain-tumor ← downloads here (4.21 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: brain-tumor # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 893 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 223 images

# Classes
names:
  0: negative
  1: positive

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/brain-tumor.zip

Utilisation#

Pour entraîner un modèle YOLO26 sur le dataset de tumeurs cérébrales pendant 100 epochs avec une taille d'image de 640, utilise les extraits de code fournis. Pour une liste détaillée des arguments disponibles, consulte la page Training du modèle.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="brain-tumor.yaml", epochs=100, imgsz=640)

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a brain-tumor fine-tuned model

# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/brain-tumor-sample.jpg")

Exemples d'images et annotations#

Le jeu de données sur les tumeurs cérébrales contient des scans IRM et CT avec et sans tumeurs. Voici un exemple d'image issue du jeu de données avec ses annotations.

• Mosaiced Image : Ce lot d'entraînement montre des images du dataset combinées en mosaïque. Le regroupement en mosaïque combine plusieurs images en une seule pendant l'entraînement, augmentant la diversité des lots afin que le modèle généralise mieux à travers les tailles, les formes et les emplacements des tumeurs pour l'medical image analysis.

Citations et remerciements#

Le dataset a été mis à disposition sous la AGPL-3.0 License.

Si tu utilises ce jeu de données dans tes travaux de recherche ou de développement, merci de le citer de manière appropriée :

@dataset{Ultralytics_Brain_Tumor_Dataset_2023,
    author = {Ultralytics},
    title = {Brain Tumor Detection Dataset},
    year = {2023},
    publisher = {Ultralytics},
    url = {https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/brain-tumor}
}

FAQ#