脑部肿瘤MRI图像分类数据集

数据集概述

本数据集用于脑部MRI图像的二分类任务，将图像分为肿瘤（Tumor）和无肿瘤（No Tumor）两类。包含训练集8277张、测试集1816张图像，所有图像均标注类别，适用于机器学习与深度学习在医学图像分类及脑部肿瘤检测场景的模型训练与评估。

文件详解

• 文件名称: Brain Tumor MRI Dataset/Dataset.zip
• 文件格式: ZIP (.zip)
• 文件内容: 压缩包内包含训练集与测试集的脑部MRI图像，图像按类别标注为"Tumor"或"No Tumor"，所有图像已整合为统一结构，便于模型训练与评估使用

数据来源

• 肿瘤类别图像主要来源于Ayesha Ghaffar在Mendeley发布的公开数据集（https://data.mendeley.com/datasets/w4sw3s9f59/1）
• 无肿瘤类别图像由贡献者独立收集与整理

适用场景

• 医学图像分类模型开发: 训练与评估基于MRI图像的脑部肿瘤自动检测算法
• 深度学习算法优化: 用于医学图像二分类任务的模型性能对比与改进
• 医疗辅助诊断研究: 探索AI技术在脑部肿瘤临床辅助诊断中的应用潜力
• 数据增强方法验证: 测试针对医学图像的预处理与数据增强策略效果