脳腫瘍データセット#

1,116

brain tumor

ultralytics

publicDetect

Brain Tumor is a compact MRI collection for localization-oriented medical imaging. Bounding-box labels distinguish positive and negative tumor targets, supporting experiments in lesion detection across varied brain anatomy, scan contrast, tumor appearance, and background tissue.

62 classes9.5 MBSep 2, 2026

negativepositive

Ultralytics Brain Tumorデータセットは、MRIおよびCTスキャンから得られた医用画像1,116枚（トレーニング用893枚、検証用223枚）を含む物体検出データセットです。negative（腫瘍なし）とpositive（腫瘍あり）の2クラスでラベル付けされています。コンピュータービジョンモデルをトレーニングしてスキャン内の脳腫瘍の位置を特定でき、早期診断や治療計画などの医療分野のアプリケーションを支援します。

データセットの構成#

脳腫瘍データセットには1,116枚の画像が含まれ、brain-tumor.yaml設定で定義された2つの事前定義済みサブセットに分割されています。

各画像には、2つのクラスのいずれかがラベル付けされています。

• negative：脳腫瘍のない画像
• positive：脳腫瘍が写っている画像

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

Ultralytics PlatformのBrain Tumorでは、アノテーションのオーバーレイ付き画像を閲覧したり、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確認したり、データセットをクローンしてクラウドで独自のモデルをトレーニングしたりできます。

用途#

コンピュータービジョンによる脳腫瘍検出は、早期診断、治療計画、腫瘍の進行状況のモニタリングに役立ちます。MRIまたはCTスキャンを分析することで、検出モデルが腫瘍の位置を正確に特定し、適切なタイミングでの医療介入と個別化治療を支援します。

医療従事者は、この技術を次の目的に活用できます。

• 診断時間を短縮し、精度を向上させる
• 腫瘍の位置を正確に特定して、手術計画を支援する
• 治療効果を経時的にモニタリングする
• 腫瘍学と神経学の研究を支援する

データセットYAML#

YAMLファイルでは、パス、クラス、その他の関連情報を含むデータセット設定を定義します。脳腫瘍データセットでは、brain-tumor.yamlファイルがhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yamlで管理されています。

# 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#

脳腫瘍データセットでYOLO26モデルを画像サイズ640、100エポックでトレーニングするには、用意されているコードスニペットを使用してください。使用可能な引数の詳細な一覧については、モデルのトレーニングページを参照してください。

from ultralytics import YOLO

# モデルを読み込む
model = YOLO("yolo26n.pt")  # 事前トレーニング済みモデルを読み込みます（トレーニングにはこちらを推奨します）

# モデルをトレーニングする
results = model.train(data="brain-tumor.yaml", epochs=100, imgsz=640)

from ultralytics import YOLO

# モデルを読み込む
model = YOLO("path/to/best.pt")  # 脳腫瘍データセットでファインチューニングしたモデルを読み込む

# モデルを使用した推論
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、腫瘍の有無を含む脳のMRIおよびCTスキャンが含まれています。以下は、アノテーション付きのデータセット画像の例です。

• モザイク画像：このトレーニングバッチには、モザイク化されたデータセット画像が含まれています。モザイク化では、トレーニング中に複数の画像を1枚に組み合わせます。これによりバッチの多様性が高まり、医用画像解析において、さまざまな大きさ、形状、位置の腫瘍に対するモデルの汎化性能が向上します。

引用と謝辞#

このデータセットはAGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。

研究または開発でこのデータセットを使用する場合は、適切な形式で引用してください。

@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#