脳腫瘍データセット#

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

Ultralytics Brain Tumor データセットは、MRIおよびCTスキャンからの1,116枚の医療画像（トレーニング用893枚、検証用223枚）で構成されるobject detectionデータセットであり、negative（腫瘍なし）とpositive（腫瘍あり）の2つのクラスにラベル付けされています。これにより、スキャン画像内の脳腫瘍の位置を特定するcomputer visionモデルをトレーニングでき、healthcare applicationsにおける早期診断と治療計画をサポートします。

データセットの構造#

脳腫瘍データセットには、brain-tumor.yaml設定によって定義された2つの事前定義されたサブセットに分割された1,116枚の画像が含まれています：

すべての画像は、以下の2つのクラスのいずれかにラベル付けされています：

• negative: 脳腫瘍のない画像
• positive: 脳腫瘍が示されている画像

データセットは初回トレーニング時にUltralytics GitHubアセットから自動的にダウンロードされる（4.21 MB）ため、手動でのセットアップは不要です。

Brain Tumor on Ultralytics Platformを探索して、アノテーションオーバーレイ付きの画像を閲覧したり、Chartsタブでクラス分布やバウンディングボックスのヒートマップを表示したり、クラウドで独自のモデルをトレーニングするためにクローンしたりすることができます。

アプリケーション#

computer visionを使用した脳腫瘍検出により、early diagnosis、治療計画、および腫瘍進行のモニタリングが可能になります。検出モデルは、MRIまたはCTスキャンを分析することで腫瘍の位置を正確に特定し、迅速な医療介入と個別化された治療をサポートします。

医療専門家は、この技術を活用して以下のことが可能です。

• 診断時間の短縮と精度の向上
• 腫瘍位置の精密な特定による手術計画の支援
• 経時的な治療効果のモニタリング
• 腫瘍学および神経学における研究の支援

データセット YAML#

YAMLファイルは、パス、クラス、その他の関連情報を含むデータセット構成を定義します。脳腫瘍データセットの場合、brain-tumor.yamlファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yamlで維持されています。

# 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

使用方法#

画像サイズ640で100epochsの間、脳腫瘍データセットでYOLO26モデルをトレーニングするには、提供されているコードスニペットを活用してください。利用可能な引数の詳細なリストについては、モデルのTrainingページを参照してください。

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")

サンプル画像とアノテーション#

脳腫瘍データセットには、腫瘍の有無にかかわらず、MRIおよびCT脳スキャンが含まれています。以下に、アノテーションが付いたデータセットの画像例を示します。

• Mosaiced Image: このトレーニングバッチは、モザイク処理されたデータセット画像を示しています。モザイク処理では、トレーニング中に複数の画像を1つに結合するため、バッチの多様性が向上し、medical image analysisにおいてモデルが腫瘍のサイズ、形状、および位置全体でより適切に汎化できるようになります。

引用と謝辞#

データセットは AGPL-3.0 License の下で提供されています。

研究や開発作業でこのデータセットを使用する場合は、適切に引用してください。

@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}
}

よくある質問 (FAQ)#