BRISC 2025 est un ensemble de données d'imagerie par résonance magnétique (IRM) pour la segmentation et la classification des tumeurs cérébrales, publié en 2025 par l'Université iranienne des sciences et technologies, l'Université de technologie Shahrood, l'Université d'Essex et d'autres institutions. Les résultats de l'étude sont les suivants :BRISC : Ensemble de données annotées pour la segmentation et la classification des tumeurs cérébrales avec Swin-HAFNet".

L'ensemble de données contient environ 6 000 images IRM pondérées en T1, couvrant quatre catégories : gliome, méningiome, tumeur hypophysaire et absence de tumeur. Tous les échantillons sont accompagnés de masques de segmentation au pixel près, examinés par des experts médicaux afin de garantir une annotation précise. Les images couvrent les trois principaux plans anatomiques : axial, coronal et sagittal. Elles sont stratifiées en 5 000 échantillons d'apprentissage et 1 000 échantillons de test afin de garantir un apprentissage et une évaluation robustes du modèle.

Cet ensemble de données prend en charge deux types de tâches : la classification, qui consiste à identifier plusieurs types de tumeurs à partir d'images IRM ; et la segmentation, qui consiste à détecter des régions tumorales au niveau pixel à l'aide d'images IRM appariées et de masques. Son organisation claire et l'alignement strict des noms de fichiers d'images et de masques facilitent son application directe à l'entraînement et à la validation de modèles d'apprentissage profond.