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 BT taramalarından alınan 1.116 tıbbi görüntüden oluşan bir nesne algılama veri kümesidir (893'ü eğitim, 223'ü doğrulama için); görüntüler 2 sınıfta etiketlenmiştir: negative (tümör yok) ve positive (tümör var). Bu veri kümesi, taramalardaki beyin tümörlerinin yerini belirlemek üzere bilgisayarlı görü modelleri eğitmene olanak tanır; böylece erken tanı ve tedavi planlaması için sağlık hizmetleri uygulamalarını destekler.

Veri Kümesi Yapısı#

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

Her görüntü 2 sınıftan biriyle etiketlenmiştir:

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

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

Görüntülere açıklama katmanlarıyla göz atmak, Grafikler sekmesinde sınıf dağılımını ve sınırlayıcı kutu ısı haritalarını görüntülemek ve bulutta kendi modelini eğitmek üzere veri kümesini klonlamak için Ultralytics Platform'da Beyin Tümörü sayfasını incele.

Uygulamalar#

Bilgisayarlı görü ile beyin tümörü algılama; erken tanı, tedavi planlaması ve tümör ilerlemesinin izlenmesini mümkün kılar. Algılama modelleri, MRI veya BT taramalarını analiz ederek tümörlerin yerini doğru biçimde belirler ve zamanında tıbbi müdahaleyi ve kişiselleştirilmiş tedaviyi destekler.

Sağlık uzmanları bu teknolojiden şu amaçlarla yararlanabilir:

• Tanı süresini kısalt ve doğruluğu artır
• Tümörlerin yerini kesin olarak belirleyerek cerrahi planlamaya yardımcı ol
• Tedavinin etkinliğini zaman içinde izle
• Onkoloji ve nöroloji araştırmalarını destekle

Veri Kümesi YAML Dosyası#

YAML dosyası; yolları, sınıfları ve diğer ilgili bilgileri içeren veri kümesi yapılandırmasını tanımlar. Beyin tümörü veri kümesinin brain-tumor.yaml dosyası https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/brain-tumor.yaml adresinde 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 kümesinde, 640 görüntü boyutuyla 100 epoch boyunca bir YOLO26 modelini eğitmek için sağlanan kod parçacıklarını kullan. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin ayrıntılı listesi için modelin Eğitim sayfasına bak.

from ultralytics import YOLO

# Bir model yükle
model = YOLO("yolo26n.pt")  # Önceden eğitilmiş bir model yükle (eğitim için önerilir)

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

from ultralytics import YOLO

# Bir model yükle
model = YOLO("path/to/best.pt")  # Beyin tümörü verileriyle ince ayar yapılmış bir modeli yükle

# Modeli kullanarak çıkarım yap
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/brain-tumor-sample.jpg")

Örnek Görüntüler ve Ek Açıklamalar#

Beyin tümörü veri kümesi, tümör bulunan ve bulunmayan beyin MRI ve BT taramaları içerir. Aşağıda, veri kümesinden açıklamalarıyla birlikte bir örnek görüntü yer alıyor.

• Mozaiklenmiş Görüntü: Bu eğitim grubu, mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerini gösterir. Mozaikleme, eğitim sırasında birden fazla görüntüyü tek görüntüde birleştirerek grup çeşitliliğini artırır; böylece model, tıbbi görüntü analizi için tümör boyutları, şekilleri ve konumları arasında daha iyi genelleme yapar.

Atıflar ve Teşekkürler#

Veri kümesi AGPL-3.0 Lisansı kapsamında 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}
}

Sık Sorulan Sorular#