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の脳腫瘍データセットは、MRIおよびCTスキャンから得られた1,116枚の医用画像（トレーニング用893枚、検証用223枚）で構成される物体検出データセットです。2つのクラスに分類され、negative（腫瘍なし）とpositive（腫瘍あり）のラベルが付けられています。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画像内の脳腫瘍を特定でき、医療アプリケーションにおける早期診断と治療計画を支援します。

データセットの構成#

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

すべての画像には、次の2つのクラスのいずれかのラベルが付いています。

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

データセットは、初回のトレーニング時にUltralyticsのGitHubアセットから自動的にダウンロードされます（4.21 MB）。そのため、手動でセットアップする必要はありません。

Ultralytics PlatformのBrain Tumorで、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タブでクラス分布とバウンディングボックスのヒートマップを確認したり、クローンしてクラウド上で独自のモデルをトレーニングしたりできます。

アプリケーション#

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、腫瘍の進行モニタリングを可能にします。MRIまたはCTスキャンを分析することで、検出モデルは腫瘍を正確に特定し、迅速な医療介入と個別化された治療を支援します。

医療従事者はこのテクノロジーを活用して、次のことを実現できます。

• 診断時間を短縮し、精度を向上させる
• 腫瘍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
• 腫瘍学および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、提供されているコードスニペットを使用してください。利用可能な引数の詳細な一覧については、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、腫瘍がある脳とない脳の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表示されています。モザイク処理では、トレーニング中に複数の画像を1枚に結合します。これによりバッチの多様性が高まり、モデルが医用画像解析において、さまざまな腫瘍のサイズ、形状、位置に対してより適切に汎化できるようになります。

引用と謝辞#

このデータセットはAGPL-3.0ライセンスの下で提供されています。

このデータセットを研究または開発で使用する場合は、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}
}

FAQ#