Набор данных опухолей головного мозга#

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

Датасет Ultralytics Brain Tumor — это набор данных для обнаружения объектов, состоящий из 1116 медицинских изображений (893 для обучения и 223 для валидации) из МРТ- и КТ-сканирований, размеченных по 2 классам: negative (нет опухоли) и positive (опухоль присутствует). Он позволяет обучать модели компьютерного зрения для локализации опухолей головного мозга на снимках, поддерживая раннюю диагностику и планирование лечения в области здравоохранения.

Структура набора данных#

Датасет опухолей головного мозга содержит 1116 изображений, разделенных на два предопределенных подмножества, заданных конфигурацией brain-tumor.yaml:

Каждое изображение размечено одним из 2 классов:

• negative: изображения без опухоли головного мозга
• positive: изображения с опухолью головного мозга

Датасет автоматически загружается (4,21 МБ) из ресурсов Ultralytics GitHub при первом запуске обучения, поэтому ручная настройка не требуется.

Изучите Brain Tumor on Ultralytics Platform, чтобы просмотреть изображения с наложенными аннотациями, посмотреть распределение классов и тепловые карты ограничивающих рамок на вкладке Charts, а также клонировать датасет для обучения собственной модели в облаке.

Применение#

Обнаружение опухолей головного мозга с помощью компьютерного зрения обеспечивает раннюю диагностику, планирование лечения и мониторинг прогрессирования опухоли. Анализируя МРТ- или КТ-сканирования, модели обнаружения точно определяют местоположение опухолей, поддерживая своевременное медицинское вмешательство и персонализированное лечение.

Медицинские специалисты могут использовать эту технологию для:

• Сокращения времени диагностики и повышения ее точности
• Помощи в планировании хирургического вмешательства путем точного определения локализации опухолей
• Мониторинга эффективности лечения в динамике
• Поддержки исследований в области онкологии и неврологии

YAML набора данных#

Файл YAML определяет конфигурацию датасета, включая пути, классы и другую релевантную информацию. Для датасета опухолей головного мозга файл brain-tumor.yaml поддерживается по адресу 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

Использование#

Чтобы обучить модель YOLO26 на датасете опухолей головного мозга в течение 100 эпох с размером изображения 640, используйте предоставленные фрагменты кода. Подробный список доступных аргументов см. на странице Training модели.

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")

Примеры изображений и аннотации#

Датасет опухолей головного мозга содержит МРТ и КТ-сканы мозга как с опухолями, так и без них. Ниже приведен пример изображения из датасета с аннотациями.

• Изображение с мозаикой: Этот обучающий батч показывает изображения датасета, объединенные в мозаику. Объединение в мозаику объединяет несколько изображений в одно во время обучения, увеличивая разнообразие батча, чтобы модель лучше обобщала данные по размерам, формам и расположению опухолей для анализа медицинских изображений.

Цитирование и благодарности#

Датасет доступен на условиях лицензии AGPL-3.0.

Если ты используешь этот набор данных в своей исследовательской работе или разработке, пожалуйста, сошлися на него должным образом:

@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#