脑肿瘤数据集#

Ultralytics Brain Tumor 数据集是一个包含 1,116 张医学图像的目标检测数据集（其中 893 张用于训练，223 张用于验证），来源于 MRI 和 CT 扫描，分为 2 个类别：negative（无肿瘤）和 positive（有肿瘤）。它让你能够训练计算机视觉模型来定位扫描中的脑部肿瘤，从而在医疗保健应用中支持早期诊断和治疗规划。

数据集结构#

脑部肿瘤数据集包含 1,116 张图像，由 brain-tumor.yaml 配置定义并分为两个预定义的子集：

每张图像都标注了以下 2 个类别之一：

• negative：无脑部肿瘤的图像
• positive：显示脑部肿瘤的图像

该数据集会在你首次训练时从 Ultralytics GitHub 资源自动下载（4.21 MB），因此无需手动设置。

浏览Ultralytics 平台上的 Brain Tumor以查看带有标注叠加层的图像，在图表标签页中查看类别分布和边界框热图，并将其克隆以在云端训练你自己的模型。

应用#

使用计算机视觉进行脑部肿瘤检测可以实现早期诊断、治疗规划和肿瘤进展监测。通过分析 MRI 或 CT 扫描，检测模型能够精确定位肿瘤，从而支持及时的医疗干预和个性化治疗。

医疗专业人员可以利用此技术来：

• 减少诊断时间并提高准确性
• 通过精确定位肿瘤来辅助手术规划
• 监测治疗在一段时间内的有效性
• 支持肿瘤学和神经学研究

数据集 YAML#

YAML 文件定义了数据集配置，包括路径、类别和其他相关信息。对于脑部肿瘤数据集，brain-tumor.yaml 文件维护在 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

用法#

若要在脑部肿瘤数据集上使用 640 的图像尺寸训练 YOLO26 模型 100 个轮次，请利用所提供的代码片段。有关可用参数的详细列表，请参考模型的训练页面。

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")

样本图像和标注#

脑肿瘤数据集包含有或无肿瘤的 MRI 和 CT 脑部扫描图像。以下是来自该数据集的标注图像示例。

• 马赛克图像：此训练批次展示了马赛克数据集图像。马赛克在训练期间将多张图像组合成一张，从而增加了批次多样性，以便模型能更好地泛化到不同的肿瘤大小、形状和位置，适用于医学图像分析。

引用与致谢#

该数据集在 AGPL-3.0 License 下发布。

如果你在研究或开发工作中使用此数据集，请进行适当引用：

@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/}
}

常见问题解答#