BTUMQA
收藏资源简介：
BTUMQA（Brain Tumor MRI Visual Question Answering Dataset）是一个大规模脑肿瘤MRI视觉问答数据集，专门用于可控研究评估。该数据集包含225,000个问答对，每个问答对对应一张2D MRI切片。数据来源于RSNA BraTS 2021 2D数据集（Kaggle）。数据集文件以CSV格式组织，包含训练集（157,501个问答对）、验证集、测试集以及全量问答对池。每个CSV文件包含47个字段，涵盖核心VQA字段（如qa_id、question、answer、split、difficulty_level、answer_type）、图像与患者元数据（如patient_id、slice_id、modality_context）、问题元数据（如question_family、question_style、template_id、region_target_primary等）、区域面积统计（如edema_area_pixels等）、不确定性及调制权重估计（通过MC-Dropout计算，如edema_uncertainty、edema_weight等）以及中间生成token文件引用。数据集适用于视觉问答、医学图像分析、不确定性建模等研究任务。注意：本数据集仅供研究使用，不用于临床诊断或治疗。
BTUMQA (Brain Tumor MRI Visual Question Answering Dataset) is a large-scale brain tumor MRI visual question answering dataset designed for controlled research evaluation. It contains 225,000 question-answer pairs, each corresponding to a 2D MRI slice. The data originates from the RSNA BraTS 2021 2D dataset (Kaggle). The dataset is organized in CSV format, including training set (157,501 pairs), validation set, test set, and full QA pool. Each CSV file contains 47 fields, covering core VQA fields (e.g., qa_id, question, answer, split, difficulty_level, answer_type), image and patient metadata (e.g., patient_id, slice_id, modality_context), question metadata (e.g., question_family, question_style, template_id, region_target_primary, etc.), region area statistics (e.g., edema_area_pixels, etc.), uncertainty and modulation weight estimation (computed via MC-Dropout, e.g., edema_uncertainty, edema_weight, etc.), and intermediate generated token file references. The dataset is suitable for research tasks such as visual question answering, medical image analysis, and uncertainty modeling. Note: This dataset is for research purposes only and not for clinical diagnosis or treatment.
BTUMQA: 脑肿瘤MRI视觉问答数据集
数据集概述
BTUMQA是一个大规模视觉问答(VQA)数据集，专为脑肿瘤MRI扫描图像的受控研究评估而设计，包含225,000个问答对，映射到2D MRI切片。该数据集源自论文**"AUGR-VQA: Question-Adaptive Uncertainty-Guided Regional Reasoning for Reliable Brain Tumor MRI Visual Question Answering"**，其患者切片信息和基础图像来自Kaggle上的RSNA BraTS 2021 2D数据集。
数据集规模与许可
- 许可协议: Apache 2.0
- 语言: 英语
- 任务类型: 视觉问答、问答
- 数据集规模: 100K < n < 1M
- 标签: 医学、脑肿瘤、MRI、VQA、BTUMQA
数据集结构
数据集文件组织在btumqa_225k/子文件夹中，包含以下文件：
| 文件 | 说明 |
|---|---|
btumqa_225k_qa_pairs.csv |
完整的225,000个问答对池，含图像引用 |
btumqa_225k_train.csv |
训练集划分（157,501个问答对） |
btumqa_225k_val.csv |
验证集划分 |
btumqa_225k_test.csv |
测试集划分 |
数据字段
每个CSV文件包含47个字段，分为以下类别：
核心VQA字段
qa_id: 问答对的唯一标识符question: 关于MRI切片的自然语言问题answer: 目标标准答案split: 数据集划分（train/val/test）difficulty_level: 问题难度级别（easy/medium/hard）answer_type: 答案类型（如classification）
图像与患者元数据
patient_id: RSNA BraTS 2021中的患者标识符slice_id/image_id: MRI切片索引号unique_id: 患者与切片的组合标识符（如00000_049）modality_context: 可用MRI模态（如FLAIR|T1|T1ce|T2）
问题元数据
question_family: 语义模板族（如confidence_qualified_presence、uncertainty_gap_bucket、dominant_region_under_uncertainty）question_style: 问题格式样式（如confidence_qualified、bucketed、ambiguity_sensitive）template_id/paraphrase_id: 底层模板和自然语言改写的标识符region_target_primary/region_target_secondary: 问题中涉及的目标脑区（如edema、enhancing、tumor）
区域面积统计（像素）
edema_area_pixels、ncr_net_area_pixels、enhancing_area_pixels、tumor_area_pixels、context_area_pixels、global_area_pixels: 各分割区域的表面积
不确定性与调制权重估计（MC-Dropout）
edema_uncertainty、ncr_net_uncertainty、enhancing_uncertainty、tumor_uncertainty、context_uncertainty、global_uncertainty: MC-dropout像素级方差分数edema_weight、ncr_net_weight、enhancing_weight、tumor_weight、context_weight、global_weight: 用于令牌调制的区域权重系数mc_dropout_passes: MC-dropout前向传递次数（如20）
生成的中间令牌文件引用
phase2a_token_file、slice_index_in_token_file、phase2c_file、slice_index_in_ugtm_file: 指向提取的视觉令牌和UGTM调制令牌的文件路径及切片索引。注意：实际令牌文件不在此仓库中托管，这些路径代表通过官方AUGR-VQA代码仓库运行数据处理管道后文件将被保存的位置。
使用方式
可通过Hugging Face datasets库直接加载CSV文件，例如加载训练集：
python from datasets import load_dataset
train_dataset = load_dataset( "shuvomonowar00/BTUMQA", data_files="btumqa_225k/btumqa_225k_train.csv" )
重要说明
⚠️ 警告: 该数据集是受控研究评估资源，不适用于临床诊断、患者治疗或实际临床工作流程部署。
相关链接
- 论文代码仓库(GitHub): shuvomonowar00/AUGR-VQA（私有，即将发布）
- 源图像数据集(Kaggle): RSNA BraTS 2021 2D
