脑肿瘤MRI分割与分类数据集（5000张切片+2700例分割掩码）| 含无肿瘤/神经胶质瘤/脑膜瘤/垂体瘤数据（附获取途径+兼容格式）

一、数据集背景：医学影像分析核心支撑
该数据集聚焦脑肿瘤医学影像研究，专为脑肿瘤分割（肿瘤区域精准定位） 与分类（肿瘤类型识别） 双任务设计，可直接用于AI辅助诊断模型训练（如CNN、Transformer等算法）、临床影像分析方法验证，解决当前脑肿瘤研究中“样本量不足、标注不完整”的痛点，适配全球医学研究机构、高校医学院、医疗AI企业的研发需求，数据均经过隐私脱敏处理，符合医学伦理规范。


二、数据核心信息：数量与分类
1. 总规模：约5000张脑肿瘤MRI切片，覆盖“无肿瘤+3类常见脑肿瘤”场景，样本分布均衡，避免模型偏倚；  
2. 肿瘤类型细分：  
    无肿瘤（No Tumor）：约1200例，为正常脑MRI切片，用于模型对照训练；  
    神经胶质瘤（Glioma）：约1300例，含低级别、高级别胶质瘤亚型，覆盖不同病灶大小；  
    脑膜瘤（Meningioma）：约1250例，包含颅内不同位置（如大脑凸面、颅底）病灶；  
    垂体瘤（Pituitary）：约1250例，含增强扫描序列切片，适配垂体瘤特异性诊断需求；  
3. 分割掩码数据：约2700例，精准标注肿瘤核心区、水肿区（部分类型）等关键区域，标注由资深放射科医师审核，确保准确性。


三、数据格式：兼容医学与AI工具
核心格式：NIfTI（.nii）、DICOM（.dcm），均为医学影像标准格式，支持临床MRI设备直接导出与读取；  
辅助文件：JSON格式数据字典，含切片层厚、扫描序列（T1、T2、FLAIR等）、患者信息脱敏说明（无姓名、ID等隐私数据）；  
工具兼容性：适配Python（SimpleITK、NiBabel库读取）、MATLAB（Image Processing Toolbox）、医学影像软件（3D Slicer、ITKSNAP）、AI框架（PyTorch、TensorFlow），可直接用于预处理与模型训练。


四、数据可用途径：3大权威渠道
1. 医学专业平台（优先推荐）：  
    TCIA（The Cancer Imaging Archive）：搜索“Brain Tumor MRI Segmentation & Classification Dataset”，注册后签署数据使用协议即可免费下载；  
    BraTS Challenge官网：作为竞赛配套数据集，提供完整版（含分割掩码），适合算法性能对比研究；  
2. 学术数据库：  
    IEEE DataPort、Dryad：检索数据集DOI号（若有），获取高校团队整理的标准化数据，支持学术引用导出；  
3. 开源社区与机构：  
    GitHub：搜索“Brain Tumor MRI Dataset with Segmentation Masks”，获取含预处理脚本的开源版本；  
    国内外医学影像实验室：如“国家医学影像中心”“MIT计算机科学与人工智能实验室”，通过合作申请可获取定制化数据（如特定肿瘤亚型补充）。


五、数据集目录（按类型分类）
1. 基础MRI切片数据集（共约5000张）  
    1.1 无肿瘤（No Tumor）子目录：1200张正常脑MRI切片（含T1、T2加权序列）；  
    1.2 神经胶质瘤（Glioma）子目录：1300张切片（分低级别、高级别子文件夹）；  
    1.3 脑膜瘤（Meningioma）子目录：1250张切片（按病灶位置分类）；  
    1.4 垂体瘤（Pituitary）子目录：1250张切片（含增强扫描序列子文件夹）；  

2. 分割掩码数据集（共约2700例）  
    2.1 神经胶质瘤分割掩码：700例（标注肿瘤核心区、水肿区、增强区）；  
    2.2 脑膜瘤分割掩码：650例（标注肿瘤实质区）；  
    2.3 垂体瘤分割掩码：650例（标注垂体瘤及周围结构）；  
    2.4 无肿瘤对照掩码：700例（标注正常脑组织结构）；  

3. 辅助文件目录  
    3.1 数据字典（JSON）：说明字段含义与标注标准；  
    3.2 预处理指南（PDF）：含去噪、归一化操作步骤；  
    3.3 伦理协议模板：供学术使用时参考。