一、基础信息

1. 数据集名称：11300 Brain Tumor Mri Images 30 Classes
2. 发布平台：Kaggle（https://www.kaggle.com/datasets/fernando2rad/brain-tumor-mri-images-30-classes）
3. 作者：Fernando Feltrin
4. 更新时间：11天前（文档发布时）（“lastDataUpdatedTimestamp”: “2026-04-30T02:21:09.693Z”,）
5. 数据规模：共11300张图片，总大小523.6MB
6. 可用性评分：8.75
7. 授权协议：Apache 2.0
8. 下载地址1：我用夸克网盘给你分享了「11300个脑肿瘤MRI图像，30个类别」，链接：https://pan.quark.cn/s/397380732833
9. 下载地址2：通过网盘分享的文件：11300个脑肿瘤MRI图像，30个类别
   链接: https://pan.baidu.com/s/1iZuSQWtxHNLaH083Xxk7dQ?pwd=2kbc 提取码: 2kbc
   

二、核心数据内容

1. 图片规格：统一512×512像素
2. MRI序列：包含T1、T1C+（增强T1）、T2三种加权扫描序列
3. 分类体系：共30个类别，由10种脑部状态/肿瘤类型×3种MRI序列构成
   • 肿瘤/状态类型：星形细胞瘤、室管膜瘤、神经胶质瘤、血管外皮细胞瘤、脑膜瘤、神经细胞瘤、正常脑组织、少突胶质细胞瘤、其他肿瘤、神经鞘瘤
   • 序列组合：每种类型对应T1、T1C+、T2三个子类
4. 数据结构：按「肿瘤类型+MRI序列」命名分文件夹存储，层级清晰

三、配套元数据文件

1. 文件：DATA.json（10.04MB）
2. 包含信息：图片文件名、尺寸、病灶中心点坐标（正常类为图像中心）、病灶位置、影像描述、分类标签
3. 特殊说明：病灶坐标仅用于神经网络注意力机制训练，不显示在图片上

四、数据特性

1. 无患者身份标识信息，经放射科医生解读，仅用于研究
2. 为原始影像，无标注、修正、增强处理
3. 未使用合成数据增强

五、适用场景与互动数据

1. 适用方向：脑部肿瘤诊断、计算机视觉、深度学习、图像分类、神经科学研究
2. 近30天数据：浏览量444，下载量57，浏览下载转化率0.128
3. 相关成果：已有基于该数据集的Neuro Deep CNN模型，30分类准确率达94%

以上信息由AI辅助编写，以实际数据集为准。