儿童脑肿瘤
儿童脑肿瘤是发生于18岁以下儿童颅内组织的原发性或继发性肿瘤，是儿童期最常见的实体肿瘤之一。其发病机制涉及基因突变、染色体异常及环境因素等的交互作用，导致神经细胞异常增殖。临床表现因肿瘤部位而异，常见包括颅内高压症状（头痛、呕吐、视乳头水肿）、局灶神经功能缺损、癫痫发作及内分泌障碍。诊断主要依靠影像学检查，磁共振成像是首选方法，病理组织学为确诊金标准。治疗采用以手术切除为主，结合放疗、化疗及靶向治疗的综合策略，强调个体化精准治疗。儿童脑肿瘤研究关注分子分型与新型疗法，临床专病数据库建设有助于优化预后评估和长期随访管理。
获取 儿童脑肿瘤 专属定制方案儿童脑肿瘤幸存者适应功能的临床与认知预测因素数据集
该数据集包含73名儿童脑肿瘤患者的临床表格数据，具体包括诊断年龄、肿瘤位置、治疗方式等临床特征，韦氏儿童智力量表测得的认知功能指标，以及儿童功能独立性评定量表评估的适应功能分数，主要用于研究儿童脑肿瘤幸存者适应功能的临床与认知预测因素，支持儿科神经肿瘤康复和神经心理学领域的预后分析与干预策略制定。
儿童脑肿瘤患者肌肉骨骼并发症症状与实验室异常值患病率数据集
该数据集是一个包含儿童脑肿瘤患者队列的临床表格数据，记录了症状患病率和实验室异常值，重点比较了有肌肉骨骼诊断史与无此病史的患儿差异，主要用于研究脑肿瘤相关并发症的早期识别、症状关联性分析及临床辅助决策，数据模态包括结构化临床指标和分类变量。
脑肿瘤数据集
该数据集包含1千至1万张脑部MRI医学影像，采用图像模态，每张图像都经过目标检测标注，专门用于脑肿瘤的自动识别与定位研究，主要应用于医学影像分析、计算机辅助诊断系统开发以及医疗人工智能模型的训练与评估。
脑部 MRI 肿瘤检测与分析数据集
该数据集是一个包含超过4.3万份多序列脑部MRI影像的医学影像数据集，影像模态包括T1、T2、FLAIR和DWI序列，数据来源于1,500多名患者并由专业医生标注了肿瘤类型、分级及分割掩码，主要用于脑肿瘤的自动检测、分割与分类研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在神经肿瘤领域的应用。
RADIANT公共数据集
该数据集是一个专注于儿童脑肿瘤的多模态公共数据集，整合了影像、基因组、临床表格等多种数据模态，来源于儿童脑肿瘤网络（CBTN）和儿科神经肿瘤联盟（PNOC）等合作机构，主要用于支持儿童脑肿瘤的精准医疗、加速科研发现以及跨医疗系统的数据协同分析研究。
GGH基因内含子变异rs3780130与儿童脑肿瘤患者甲氨蝶呤水平关联研究数据集
该数据集包含儿童脑肿瘤患者的临床表格数据与基因变异信息，主要研究GGH基因内含子区域rs3780130多态性与化疗药物甲氨蝶呤的血药浓度及毒性反应之间的关联，旨在通过药物遗传学分析为儿童脑肿瘤的个体化化疗方案优化提供依据。
Valkyrie项目原理简介数据集
本数据集为弥漫性内生性桥脑胶质瘤（DIPG）的临床与流行病学文本数据，包含DIPG在儿童和青少年中的发病率、年龄分布、症状表现及疾病进展等信息，主要用于儿科脑肿瘤研究、DIPG疾病特征分析以及相关治疗策略的探索与开发。
弥漫性内生性桥脑胶质瘤（DIPG）试验原理简述数据集
该数据集包含弥漫性内生性桥脑胶质瘤（DIPG）的临床和流行病学信息，数据模态涉及文本形式的临床描述、患者统计和症状记录，主要用于支持儿童脑肿瘤研究，特别是DIPG的病因分析、诊断方法改进以及治疗策略探索，为儿科肿瘤学和神经医学领域提供基础数据参考。
任务01_脑肿瘤-v2
该数据集是一个专门用于脑肿瘤研究的医学影像数据集，包含5个三维医学图像样本及其对应的标注标签，数据模态包括三维浮点序列格式的图像和标签数据，主要应用于脑肿瘤的图像识别、分割分析和计算机辅助诊断等医学影像研究领域。
BraTS PED 2024数据集
BraTS PED 2024数据集是一个包含儿科脑肿瘤患者多模态MRI影像（T1、T1c、T2w、T2-FLAIR）及专家标注分割掩码的医学图像数据集，专门用于自动脑肿瘤分割任务，主要应用于医学影像分析、深度学习模型训练以及儿科神经肿瘤学的研究与算法开发。
TextBraTS
TextBraTS数据集包含多模态脑部MRI图像（如T1、T2、FLAIR序列）与对应的专家标注放射学报告文本，是一个面向神经肿瘤学的多模态医学影像数据集，主要用于支持文本引导的3D脑肿瘤分割、视觉-语言模型训练以及跨模态检索研究，旨在推动深度学习在脑肿瘤诊断与分析中的应用。
BraTS 2016 脑肿瘤图像分割数据集
BraTS 2016 数据集是一个包含多模态磁共振成像（MRI）的脑肿瘤分割数据集，其训练集涵盖 220 个高级别胶质瘤和 54 个低级别胶质瘤的影像数据，测试集包含 191 个未知级别病例，主要用于支持脑肿瘤自动分割算法的研究、医学图像处理技术的开发以及计算机辅助诊断系统的评估。