Dataset de Tumor Cerebral#

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

O conjunto de dados Ultralytics Brain Tumor é um conjunto de dados de object detection de 1.116 imagens médicas (893 para treino e 223 para validação) de exames de ressonância magnética e tomografia computorizada, rotuladas em 2 classes: negative (sem tumor) e positive (tumor presente). Ele permite-te treinar modelos de computer vision para localizar tumores cerebrais em exames, apoiando o diagnóstico precoce e o planeamento de tratamentos em healthcare applications.

Estrutura do Dataset#

O conjunto de dados de tumores cerebrais contém 1.116 imagens divididas em dois subconjuntos predefinidos, definidos pela configuração brain-tumor.yaml:

Cada imagem está rotulada com uma de 2 classes:

• negative: imagens sem tumor cerebral
• positive: imagens que mostram um tumor cerebral

O conjunto de dados é transferido automaticamente (4,21 MB) dos ativos do GitHub da Ultralytics na primeira vez que treinas, pelo que não é necessária qualquer configuração manual.

Explora Brain Tumor on Ultralytics Platform para navegar pelas imagens com as respetivas sobreposições de anotações, ver a distribuição de classes e mapas de calor de caixas delimitadoras no separador Charts, e cloná-lo para treinar o teu próprio modelo na cloud.

Aplicações#

A deteção de tumores cerebrais com computer vision permite o early diagnosis, o planeamento de tratamentos e a monitorização da progressão do tumor. Ao analisar exames de ressonância magnética ou tomografia computorizada, os modelos de deteção localizam com precisão os tumores, apoiando a intervenção médica oportuna e o tratamento personalizado.

Profissionais de medicina podem aproveitar esta tecnologia para:

• Reduzir o tempo de diagnóstico e melhorar a precisão
• Auxiliar no planejamento cirúrgico ao localizar tumores com precisão
• Monitorar a eficácia do tratamento ao longo do tempo
• Apoiar pesquisas em oncologia e neurologia

YAML do Dataset#

Um ficheiro YAML define a configuração do conjunto de dados, incluindo caminhos, classes e outras informações relevantes. Para o conjunto de dados de tumores cerebrais, o ficheiro brain-tumor.yaml é mantido em 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

Uso#

Para treinar um modelo YOLO26 no conjunto de dados de tumores cerebrais durante 100 epochs com um tamanho de imagem de 640, utiliza os snippets de código fornecidos. Para uma lista detalhada dos argumentos disponíveis, consulta a página de Training do modelo.

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")

Exemplos de Imagens e Anotações#

O conjunto de dados de tumor cerebral contém exames cerebrais de MRI e CT com e sem tumores. Abaixo está um exemplo de imagem do conjunto de dados com as suas anotações.

• Mosaiced Image: Este lote de treino mostra imagens de conjuntos de dados em mosaico. A criação de mosaicos combina várias imagens numa só durante o treino, aumentando a diversidade do lote para que o modelo generalize melhor em diferentes tamanhos, formas e localizações de tumores para medical image analysis.

Citações e Agradecimentos#

O conjunto de dados foi disponibilizado sob a AGPL-3.0 License.

Se você usar este dataset em seu trabalho de pesquisa ou desenvolvimento, por favor cite-o apropriadamente:

@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#