뇌종양 데이터셋#

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 뇌종양 데이터셋은 MRI 및 CT 스캔에서 얻은 의료 이미지 1,116개(학습용 893개, 검증용 223개)로 구성된 객체 탐지 데이터셋입니다. 두 개의 클래스로 레이블링되어 있습니다: negative(종양 없음)과 positive(종양 있음). 이 데이터셋을 사용하면 컴퓨터 비전 모델을 학습해 스캔에서 뇌종양의 위치를 찾을 수 있으므로 조기 진단과 치료 계획 수립 등 의료 분야 애플리케이션을 지원합니다.

데이터셋 구조#

뇌종양 데이터셋에는 brain-tumor.yaml 구성으로 정의된 두 가지 사전 정의된 하위 집합으로 나뉜 이미지 1,116개가 포함됩니다:

각 이미지는 다음 두 클래스 중 하나로 레이블링됩니다:

• negative: 뇌종양이 없는 이미지
• positive: 뇌종양이 보이는 이미지

처음 학습할 때 데이터셋(4.21 MB)이 Ultralytics GitHub 에셋에서 자동으로 다운로드되므로 수동 설정이 필요하지 않습니다.

Ultralytics Platform의 뇌종양 데이터셋을 살펴보며 어노테이션 오버레이가 포함된 이미지를 확인하고, Charts 탭에서 클래스 분포와 바운딩 박스 히트맵을 확인한 다음, 데이터셋을 복제해 클라우드에서 직접 모델을 학습하세요.

응용 분야#

컴퓨터 비전을 이용한 뇌종양 탐지는 조기 진단, 치료 계획 수립, 종양 진행 모니터링을 지원합니다. MRI 또는 CT 스캔을 분석해 탐지 모델이 종양의 위치를 정확하게 찾아내므로 적시에 의료 개입을 수행하고 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.

의료 전문가는 이 기술을 활용해 다음을 수행할 수 있습니다:

• 진단 시간을 줄이고 정확도를 높입니다
• 종양 위치를 정확히 찾아 수술 계획 수립을 지원합니다
• 시간 경과에 따른 치료 효과를 모니터링합니다
• 종양학 및 신경학 연구를 지원합니다

데이터셋 YAML#

YAML 파일은 경로, 클래스 및 기타 관련 정보를 포함한 데이터셋 구성을 정의합니다. 뇌종양 데이터셋의 경우 brain-tumor.yaml 파일은 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yaml에 유지 관리됩니다.

# 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

사용법#

뇌종양 데이터셋에서 YOLO26 모델을 100 에포크 동안 이미지 크기 640으로 학습하려면 제공된 코드 스니펫을 사용하세요. 사용 가능한 인수의 자세한 목록은 모델 학습 페이지를 참조하세요.

from ultralytics import YOLO

# 모델 로드
model = YOLO("yolo26n.pt")  # 사전 학습된 모델을 불러옵니다(학습에 권장).

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

from ultralytics import YOLO

# 모델 로드
model = YOLO("path/to/best.pt")  # 뇌종양 데이터셋으로 미세 조정된 모델 로드

# 모델을 사용한 추론
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/brain-tumor-sample.jpg")

샘플 이미지 및 어노테이션#

뇌종양 데이터셋에는 종양이 있는 뇌와 없는 뇌의 MRI 및 CT 스캔이 포함됩니다. 아래는 어노테이션이 포함된 데이터셋 이미지 예시입니다.

• 모자이크 이미지: 이 학습 배치에는 모자이크 처리된 데이터셋 이미지가 포함되어 있습니다. 모자이크 처리는 학습 중 여러 이미지를 하나로 결합합니다. 이를 통해 배치 다양성이 높아져 모델이 의료 이미지 분석에서 다양한 종양 크기, 모양, 위치에 더 잘 일반화됩니다.

인용 및 감사의 글#

데이터셋은 AGPL-3.0 라이선스에 따라 제공됩니다.

연구 또는 개발에 이 데이터셋을 사용하는 경우 적절히 인용해 주세요:

@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}
}

자주 묻는 질문#