msdbrain数据集

### MSDBrain 数据集介绍

MSDBrain 是一个多模态脑肿瘤分割数据集，包含了来自不同患者的多序列 MRI 图像以及对应的标注掩码。该数据集中每名患者的数据由四个不同的 MRI 序列组成：T1 加权图像 (T1)，T1 增强加权图像 (T1Gd)，T2 加权图像 (T2) 和 T2 FLAIR[^1]。

这些图像经过预处理并裁剪到统一大小，通常用于训练和评估医学影像分析中的机器学习模型特别是针对脑部疾病的研究工作具有重要意义[^2]。

### 使用方法

为了加载此数据集，在 Python 中可以利用 `nibabel` 或者其他专门读取 NIfTI 文件格式的库来访问原始扫描文件：

import nibabel as nib
import numpy as np

def load_msd_brain_data(file_path):
    img = nib.load(file_path)
    data = img.get_fdata()
    return data, img.affine, img.header
    
file_path = 'path_to_your_file.nii.gz'
image_data, affine_matrix, header_info = load_msd_brain_data(file_path)

print(f"Image shape: {image_data.shape}")

对于想要参与挑战赛或仅需部分样本作为实验用途的情况，可以从官方提供的链接下载测试版数据集；而对于希望获取完整的训练集合验证集，则可能需要申请权限或者遵循特定社区指南来进行操作[^3]。