Bộ dữ liệu khối u não#

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

Bộ dữ liệu Ultralytics Brain Tumor là một tập dữ liệu object detection gồm 1.116 ảnh y tế (893 ảnh cho huấn luyện và 223 ảnh cho kiểm định) từ các bản quét MRI và CT, được gán nhãn trên 2 lớp: negative (không có khối u) và positive (có khối u). Nó cho phép bạn huấn luyện các model computer vision để định vị khối u não trong các bản quét, hỗ trợ chẩn đoán sớm và lên kế hoạch điều trị trong healthcare applications.

Cấu trúc tập dữ liệu#

Bộ dữ liệu u não chứa 1.116 ảnh được chia thành hai tập con xác định trước, được định nghĩa bởi cấu hình brain-tumor.yaml:

Mỗi hình ảnh được gán nhãn với một trong 2 lớp:

• negative: ảnh không có u não
• positive: ảnh có u não

Tập dữ liệu tự động tải xuống (4,21 MB) từ tài nguyên GitHub của Ultralytics vào lần đầu tiên bạn huấn luyện, vì vậy không cần thiết lập thủ công.

Khám phá Brain Tumor on Ultralytics Platform để duyệt qua các ảnh cùng lớp phủ chú thích của chúng, xem phân phối lớp và bản đồ nhiệt bounding-box trong tab Charts, đồng thời sao chép nó để huấn luyện model của riêng bạn trên đám mây.

Ứng dụng#

Phát hiện u não bằng computer vision cho phép early diagnosis, lên kế hoạch điều trị và theo dõi tiến triển khối u. Bằng cách phân tích các bản quét MRI hoặc CT, các model phát hiện xác định chính xác vị trí khối u, hỗ trợ can thiệp y tế kịp thời và điều trị cá nhân hóa.

Các chuyên gia y tế có thể tận dụng công nghệ này để:

• Giảm thời gian chẩn đoán và cải thiện độ chính xác
• Hỗ trợ lập kế hoạch phẫu thuật bằng cách xác định chính xác vị trí khối u
• Theo dõi hiệu quả điều trị theo thời gian
• Hỗ trợ nghiên cứu về ung bướu và thần kinh học

YAML tập dữ liệu#

Một tệp YAML định nghĩa cấu hình bộ dữ liệu, bao gồm các đường dẫn, lớp và thông tin liên quan khác. Đối với bộ dữ liệu u não, tệp brain-tumor.yaml được duy trì tại 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

Cách sử dụng#

Để huấn luyện model YOLO26 trên bộ dữ liệu u não trong 100 epochs với kích thước ảnh là 640, hãy sử dụng các đoạn mã được cung cấp. Để có danh sách chi tiết các đối số khả dụng, hãy tham khảo trang Training của model.

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")

Hình ảnh mẫu và chú thích#

Tập dữ liệu khối u não chứa các bản quét não MRI và CT có và không có khối u. Dưới đây là một ví dụ về hình ảnh từ tập dữ liệu với các chú thích của nó.

• Mosaiced Image: Batch huấn luyện này hiển thị các ảnh trong bộ dữ liệu đã được ghép khảm. Việc ghép khảm kết hợp nhiều ảnh thành một trong quá trình huấn luyện, làm tăng sự đa dạng của batch để model tổng quát hóa tốt hơn trên các kích thước, hình dạng và vị trí khối u cho medical image analysis.

Trích dẫn và Ghi nhận#

Bộ dữ liệu đã được cung cấp theo AGPL-3.0 License.

Nếu bạn sử dụng bộ dữ liệu này trong công việc nghiên cứu hoặc phát triển của mình, vui lòng trích dẫn nó một cách phù hợp:

@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}
}

Câu hỏi thường gặp#