BRISC 2025 ist ein Magnetresonanztomographie-Datensatz (MRT) zur Segmentierung und Klassifizierung von Hirntumoren, der 2025 von der Iran University of Science and Technology, der Shahrood University of Technology, der University of Essex und anderen Institutionen veröffentlicht wurde. Die zugehörigen Ergebnisse sind:BRISC: Kommentierter Datensatz zur Segmentierung und Klassifizierung von Hirntumoren mit Swin-HAFNet".

Der Datensatz enthält rund 6.000 T1-gewichtete MRT-Bilder aus vier Kategorien: Gliom, Meningiom, Hypophysentumor und kein Tumor. Alle Proben werden von pixelgenauen Segmentierungsmasken begleitet, die von medizinischen Experten überprüft wurden, um eine genaue Annotation zu gewährleisten. Die Bilder decken die drei wichtigsten anatomischen Ebenen ab: axial, koronal und sagittal. Die Bilder sind in 5.000 Trainingsproben und 1.000 Testproben unterteilt, um ein robustes Modelltraining und eine zuverlässige Modellbewertung zu ermöglichen.

Dieser Datensatz unterstützt zwei Aufgabentypen: die Klassifizierung, bei der mehrere Tumortypen anhand von MRT-Bildern identifiziert werden, und die Segmentierung, bei der Tumorregionen auf Pixelebene anhand gepaarter MRT-Bilder und Masken erkannt werden. Die klare Organisation und die strikte Ausrichtung der Bild- und Maskendateinamen ermöglichen die direkte Anwendung beim Training und der Validierung von Deep-Learning-Modellen.