Beyin Tümörü Veri Kümesi#

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

Ultralytics Brain Tumor veri kümesi, MRI ve CT taramalarından oluşan 1.116 tıbbi görüntü içeren bir object detection veri kümesidir (893'ü eğitim ve 223'ü doğrulama için). Bu görüntüler 2 sınıfa göre etiketlenmiştir: negative (tümör yok) ve positive (tümör var). Tarama görüntülerinde beyin tümörlerini tespit etmek için computer vision modelleri eğitmeni sağlar ve healthcare applications alanında erken teşhis ile tedavi planlamasını destekler.

Veri Kümesi Yapısı#

Beyin tümörü veri kümesi, brain-tumor.yaml yapılandırması tarafından tanımlanan iki önceden tanımlanmış alt kümeye bölünmüş 1.116 görüntü içerir:

Her görüntü, 2 sınıftan biriyle etiketlenmiştir:

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

Veri seti, ilk eğitimini yaptığında Ultralytics GitHub varlıklarından otomatik olarak (4.21 MB) indirilir, bu nedenle manuel kuruluma gerek yoktur.

Görüntüleri etiket katmanlarıyla incelemek, Charts sekmesinde sınıf dağılımını ve BBox ısı haritalarını görmek ve bulutta kendi modelini eğitmek için kopyalamak üzere Brain Tumor on Ultralytics Platform adresini keşfet.

Uygulamalar#

computer vision ile beyin tümörü tespiti; early diagnosis, tedavi planlaması ve tümör ilerlemesinin izlenmesini sağlar. Tespit modelleri, MRI veya CT taramalarını analiz ederek tümörlerin yerini doğru bir şekilde belirler, zamanında tıbbi müdahaleyi ve kişiselleştirilmiş tedaviyi destekler.

Tıp uzmanları bu teknolojiden şu şekillerde yararlanabilir:

• Teşhis süresini kısaltmak ve doğruluğu artırmak
• Tümörlerin yerini tam olarak belirleyerek cerrahi planlamaya yardımcı olmak
• Tedavi etkinliğini zaman içinde izlemek
• Onkoloji ve nöroloji alanındaki araştırmaları desteklemek

Veri Kümesi YAML#

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 adresinde barındırılmaktadır.

# 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 640 görüntü boyutuyla 100 epochs boyunca bir YOLO26 modeli eğitmek için sağlanan kod parçacıklarını kullan. Mevcut argümanların ayrıntılı bir listesi için modelin Training sayfasına göz at.

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 Ek Açıklamalar#

Beyin tümörü veri seti, tümörü olan ve olmayan MRI ve CT beyin taramalarını içerir. Aşağıda, veri setinden ek açıklamalarıyla birlikte bir örnek görüntü yer almaktadır.

• Mosaiced Image: Bu eğitim grubu, mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerine yer vermektedir. Mozaikleme, eğitim sırasında birden fazla görüntüyü birleştirerek grup çeşitliliğini artırır, böylece model medical image analysis için tümör boyutları, şekilleri ve konumları genelinde daha iyi genelleme yapar.

Alıntılar ve Teşekkür#

Veri seti AGPL-3.0 Lisansı altında kullanıma sunulmuştur.

Bu veri kümesini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanırsan, lütfen uygun şekilde atıfta bulun:

@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#