BRISC 2025 是由 Iran University of Science and Technology 联合 Shahrood University of Technology 、 University of Essex 等机构于 2025 年发布的一个用于脑肿瘤分割与分类的磁共振成像（MRI）数据集，相关论文成果为「BRISC: Annotated Dataset for Brain Tumor Segmentation and Classification with Swin-HAFNet」。

该数据集包含约 6,000 张 T1 加权 MRI 图像，覆盖神经胶质瘤（glioma）、脑膜瘤（meningioma）、垂体肿瘤（pituitary）以及无肿瘤（no tumor）四个类别。所有样本均配备经过医学专家审核的像素级分割掩模，保证了标注的精确性。影像涵盖轴向、冠状和矢状三个主要解剖平面，并按照 5,000 张训练样本与 1,000 张测试样本进行分层划分，以支持模型的稳健训练与评估。

该数据集同时支持两类任务：一是分类任务，即基于 MRI 图像的多类肿瘤识别；二是分割任务，即利用配对的 MRI 图像与掩模进行像素级肿瘤区域检测。其组织结构清晰，图像与掩模文件名严格对齐，便于直接应用于深度学习模型的训练与验证。