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医学影像 AI-Ready 数据集

电子病历与文本数据集

病灶分割与标注数据集

共 770 个数据集

PANORAMA — 荷兰多中心胰腺癌 CT 检测挑战赛数据集
医学影像CT医学图像分割评测基准挑战赛数据集肿瘤学

PANORAMA — 荷兰多中心胰腺癌 CT 检测挑战赛数据集

人工标注自动标注影像数据原始数据3440 例(PDAC 阳性 1103 例约 32%;女 1511 / 男 1929;中位年龄 67 [IQR 58-74];切分:训练公开 2238 + 验证 86 + 隐藏测试 1130)

全球首个携带公开训练数据的胰腺导管腺癌(PDAC)CT 检测 Grand Challenge:3440 例多中心增强 CT、6 类结构化掩码、1130 例封闭测试集、391 例 × 68 名医生的 reader study;AI 以 AUROC 0.92 达成对放射科医生的非劣效,成果发表于 Lancet Oncology(2026)。

CohortX — MICCAI 2026 队列定义可计算化挑战赛基准
医疗NLP医学问答与基准临床文本生物医学文献评测基准挑战赛数据集

CohortX — MICCAI 2026 队列定义可计算化挑战赛基准

人工标注文本数据公开数据无患者级数据(文献/注册层基准)|Task 1 测试金标 500 例文献案例(300 public + 200 private;官网口径 Test 200)|Task 2 三元组案例 150 例(10

把论文里的患者队列叙述文本变成机器可执行的队列查询:MICCAI 2026 官方挑战赛四任务覆盖 PMC 队列标准抽取、资格准则三元组化、ICD-10-CM 编码解析与本体知识图谱建模,226 队 9,267 次提交 18 支验证团队,金标准由 ChatGPT 初转换加人工验证,Zenodo 提案 CC BY-4.0 公开

DAROCT — 多厂商视网膜 OCT 域适应挑战赛:compute-to-data 模式下的跨设备分割泛化
医学影像眼科影像医学图像分割挑战赛数据集评测基准糖尿病视网膜病变

DAROCT — 多厂商视网膜 OCT 域适应挑战赛:compute-to-data 模式下的跨设备分割泛化

影像数据人工标注原始数据底层 AI-READI v3 共 2,280 名参与者(2 型糖尿病四分层队列,项目目标 4,000 人);挑战赛使用其 OCT 子集——训练/验证集确切张数官方未公布,held-out 测试集由专家

MICCAI 2026 官方挑战赛——以 NIH Bridge2AI AI-READI 糖尿病眼底多模态队列(2,280 人、约 3.82 TB、7 台设备)为底座,聚焦 Topcon、Zeiss、Heidelberg 四型 OCT 的跨厂商分割域适应,Moorfields 九人专家标注 held-out 金标准;数据不出域、容器化代码进域的 compute-to-data 治理范式;107 名参赛者提交 460 余次,Yale BIDS 队以 0.8068 夺冠

BIG-MRI: Breast Imaging Group MRI Challenge — 乳腺 MRI 风险预测挑战赛
医学影像MRI乳腺影像图像分类挑战赛数据集乳腺癌

BIG-MRI: Breast Imaging Group MRI Challenge — 乳腺 MRI 风险预测挑战赛

影像数据临床数据原始数据训练集约 3500+ 例 Radboudumc 去标识乳腺 MRI 检查(2000–2024);留出盲测集约 1900 例 NKI 检查;另有 Radboudumc 额外汇总测试集;病例级阳性数未披露

MICCAI 2026 乳腺影像研究组挑战赛——Radboudumc 3500+ 例高危筛查乳腺 DCE-MRI 训练集与 NKI 约 1900 例盲测留出集,双赛道预测每位女性 2 年与 5 年乳腺癌发病风险,生存感知指标(time-dependent AUC + Harrell C-index)领衔、CC BY-NC-SA 于 Hugging Face 分发

BIC-MAC Challenge — 全身 PET/MR 无 CT 衰减校正的跨模态伪 CT 合成挑战赛
医学影像CT多模态影像评测基准多模态挑战赛数据集

BIC-MAC Challenge — 全身 PET/MR 无 CT 衰减校正的跨模态伪 CT 合成挑战赛

影像数据原始数据标注数据99 名健康被试(20 test + 75 train + 4 validation;公开于 HF 79 = 8 full + 67 no-recon + 4 val)

MICCAI 2026 挑战赛:从 NAC-PET、DIXON MRI 与 2D 定位像合成全身伪 CT(HU),同时以 CT 精度与下游 AC-PET 重建四指标评估,99 名健康被试数据集 643GB / 无 sinogram 版 45GB,更完整版 CC-BY 4.0 已发布

AMPLIFAI — 多期腹部 CT 的 LI-RADS 肝病灶评估基准
医学影像CT医学图像分割图像分类挑战赛数据集肿瘤学

AMPLIFAI — 多期腹部 CT 的 LI-RADS 肝病灶评估基准

人工标注影像数据原始数据584 位唯一患者 / 590 例公开研究(全量挑战赛 764 例,含 174 例私有测试)

马里兰大学 UM-IHC 发布的首个公开多期腹部 CT 数据集,590 例肝病灶按 LI-RADS 类别、病灶尺寸与三大影像特征(非环状动脉期高强化/非周边廓清/强化包膜)体素级标注,MICCAI 2026 挑战赛配套,CC BY-NC-SA 4.0

ImageCAS-X — 800 例 CCTA 体素级冠脉管腔与节段标注基准
医学影像CT医学图像分割挑战赛数据集评测基准心血管疾病

ImageCAS-X — 800 例 CCTA 体素级冠脉管腔与节段标注基准

人工标注影像数据原始数据标准数据集800 例 CCTA 扫描(自 ImageCAS 原版 1,000 例筛选;200 例因图像质量不佳剔除);患者级唯一性未逐例披露

DTU 团队对公开 ImageCAS 队列 800 例冠脉 CTA 的重新标注扩展集——逐体素管腔掩膜 + 15 类冠脉节段 + 中心线 + 网格面 + 扫描级描述符,五方法通用方法对标专家间一致性;人类专家 DSC 92.8% 仍高于最佳算法 CAS-Net 的 91.2%,量化了冠脉分割的人-机差距

Cataract-1K — 白内障手术视频数据集
医学影像眼科影像手术视频医学图像分割图像分类评测基准

Cataract-1K — 白内障手术视频数据集

影像数据人工标注原始数据手术视频 1000 台(患者级人数未逐例披露);阶段识别子集 56 台(患者平均年龄 75 岁,范围 51-93);语义分割子集 30 台(患者平均年龄 74.5 岁,范围 51-90)

全球最大白内障手术视频集:克恩顿 Klinikum Klagenfurt 2021-2023 采集 1000 台手术,其中 56 台做 12 阶段+idle 帧级时相识别、30 台做 3 解剖结构+9 器械的 2256 帧语义分割、另设瞳孔收缩与人工晶体旋转两个不规则子集,CC BY 4.0 于 Synapse 公开

ACL27 / ArthroPhase — 首个公开关节镜手术视频阶段识别数据集
医学影像手术视频图像分类评测基准骨骼肌肉影像

ACL27 / ArthroPhase — 首个公开关节镜手术视频阶段识别数据集

原始数据人工标注影像数据27 段 ACL 重建手术视频(患者级数量未单列,约 13 小时素材;未披露人口学分布)

27 段前交叉韧带(ACL)重建关节镜手术视频(18.4 GB / 约 13 小时)+ 逐秒五阶段标签——苏黎世大学 Balgrist 医院用 ResNet-50+Transformer 时空特征把 ACC 推到 72.91%、并首创手术进度指数 SPI 量化手术进程

BM-BronchoLC — 越南白梅医院柔性支气管镜肺癌多任务图像数据集
医学影像内窥镜影像医学图像分割图像分类肺癌

BM-BronchoLC — 越南白梅医院柔性支气管镜肺癌多任务图像数据集

人工标注影像数据原始数据208 例(106 例肺癌 + 102 例非肺癌;全部 >18 岁)

白梅医院 2020-2023 柔性支气管镜白光束视频抽帧的解剖标志与病灶双任务标注集——208 例(106 肺癌 + 102 非肺癌)双医师标注+专家复核,2 类标注任务 10 个解剖标志类别 + 7 个病灶类别,UNet++ 与 ESFPNet 双主干基线评测,figshare 公开 + GitHub 配套代码

Renji endoscopic submucosal dissection video data set for early gastric cancer — 仁济早期胃癌 ESD 手术视频阶段识别数据集
医学影像内窥镜影像手术视频目标检测肿瘤学

Renji endoscopic submucosal dissection video data set for early gastric cancer — 仁济早期胃癌 ESD 手术视频阶段识别数据集

视频数据人工标注原始数据20 例(20 段视频一一对应 20 名患者);平均年龄 60.35 岁(SD 9.02),男 12 / 女 8,均来自中国

首个公开的早期胃癌内镜黏膜下剥离术(ESD)视频数据集——20 段 1920×1080/50 fps 手术视频、66,656 帧八阶段标注、三源标注与专家质控(PCC=0.949),CC0 公共领域奉献于 Figshare 公开直链

ROP-VL — 早产儿视网膜病变眼底图与临床知识多模态数据集
医学影像眼科影像多模态影像-文本对齐图像分类儿科

ROP-VL — 早产儿视网膜病变眼底图与临床知识多模态数据集

影像数据文本数据临床元数据人工标注1,116 名婴儿(infants)

2,020 张早产儿视网膜病变(ROP)彩色眼底照配 1,116 名婴儿生物学元数据与结构化临床文本描述——覆盖正常、A-ROP、激光治疗后与 ROP 1-5 期共八类,港澳与内地三机构联合发布,用于构建知识感知的视觉-语言模型

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