脑肿瘤分类预处理训练图像数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：脑肿瘤,MRI,预处理,肿瘤分割,放射基因组学,深度学习,医学影像分析
数据概述：
本数据集是针对脑肿瘤分类任务的预处理训练图像数据集，源自RSNA-MICCAI脑肿瘤放射基因组分类竞赛。数据集经过预处理，使用Torchio库将所有MRI图像统一为轴向视图，并将FLAIR、T2加权和T1加权增强图像组合成三通道图像，尺寸为224x224，适用于EfficientNetB0模型。数据集包含肿瘤分割掩膜，基于简单阈值处理、中值滤波和形态学操作生成，尽管分割效果有限，但建议仅使用PNG格式图像。数据集经历了多次优化，包括更高分辨率图像、更优切片选择和切片对齐改进，并包含测试图像以支持全面的模型评估。
数据用途概述：
该数据集适用于脑肿瘤分类模型的训练与评估，特别是用于预测MGMT基因启动子状态。研究人员可利用此数据集进行放射基因组学研究，开发肿瘤分割算法，或作为基准数据集支持医学影像分析领域的深度学习研究。数据集的标准化预处理和多通道图像组合使其成为医学影像分析和脑肿瘤研究的重要资源。
