Beyin Tümörü Veri Kümesi#

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 Beyin Tümörü veri kümesi, MRI ve CT taramalarından elde edilen, 2 sınıf arasında etiketlenmiş 1.116 tıbbi görüntüden (eğitim için 893 ve doğrulama için 223) oluşan bir nesne algılama veri kümesidir: negative (tümör yok) ve positive (tümör mevcut). Bu veri kümesi, taramalardaki beyin tümörlerinin konumunu belirlemek üzere bilgisayarlı görü modelleri eğitmene olanak tanır ve sağlık uygulamalarında erken tanı ile tedavi planlamasını destekler.

Veri Kümesi Yapısı#

Beyin tümörü veri kümesi, brain-tumor.yaml yapılandırmasıyla tanımlanan, önceden belirlenmiş iki alt kümeye ayrılmış 1.116 görüntü içerir:

Her görüntü, 2 sınıftan biriyle etiketlenmiştir:

• negative: beyin tümörü içermeyen görüntüler
• positive: beyin tümörü gösteren görüntüler

Veri kümesi, ilk kez eğitim yaptığında Ultralytics GitHub varlıklarından otomatik olarak indirilir (4.21 MB); bu nedenle manuel kurulum gerekmez.

Görüntülere açıklama katmanlarıyla göz atmak, Charts sekmesinde sınıf dağılımını ve sınırlayıcı kutu ısı haritalarını görüntülemek ve kendi modelini bulutta eğitmek üzere veri kümesini klonlamak için Ultralytics Platform'da Brain Tumor'u keşfet.

Uygulamalar#

Bilgisayarlı görü ile beyin tümörü algılama; erken tanıyı, tedavi planlamasını ve tümör ilerlemesinin izlenmesini mümkün kılar. Algılama modelleri, MRI veya CT taramalarını analiz ederek tümörlerin konumunu doğru bir şekilde belirler; böylece zamanında tıbbi müdahale ve kişiselleştirilmiş tedavi desteklenir.

Tıp uzmanları bu teknolojiden şu amaçlarla yararlanabilir:

• Tanı süresini azaltmak ve doğruluğu artırmak
• Tümörlerin konumunu hassas bir şekilde belirleyerek cerrahi planlamaya yardımcı olmak
• Tedavinin etkinliğini zaman içinde izlemek
• Onkoloji ve nöroloji alanlarındaki araştırmaları desteklemek

Veri Kümesi YAML'i#

Bir YAML dosyası; yollar, sınıflar ve diğer ilgili bilgiler dahil olmak üzere veri kümesi yapılandırmasını tanımlar. Beyin tümörü veri kümesi için brain-tumor.yaml dosyası https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yaml konumunda tutulur.

# 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

Kullanım#

Beyin tümörü veri kümesi üzerinde 100 epoch boyunca ve 640 görüntü boyutuyla bir YOLO26 modeli eğitmek için sağlanan kod parçacıklarını kullan. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin ayrıntılı listesi için modelin Training sayfasına başvur.

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")

Örnek Görüntüler ve Açıklamalar#

Beyin tümörü veri kümesi, tümör içeren ve içermeyen MRI ve CT beyin taramalarını içerir. Aşağıda, açıklamalarıyla birlikte veri kümesinden örnek bir görüntü gösterilmektedir.

• Mozaiklenmiş Görüntü: Bu eğitim grubu, mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerini gösterir. Mozaikleme, eğitim sırasında birden fazla görüntüyü tek bir görüntüde birleştirir ve böylece grubun çeşitliliğini artırarak modelin tıbbi görüntü analizinde farklı tümör boyutları, şekilleri ve konumları arasında daha iyi genelleme yapmasını sağlar.

Atıflar ve Teşekkürler#

Veri kümesi AGPL-3.0 Lisansı kapsamında kullanıma sunulmuştur.

Bu veri kümesini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanırsan lütfen uygun şekilde kaynak göster:

@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}
}

SSS#