即取即用的 AI-Ready 医疗数据集库

300 张自然排尿未染色明场显微图 + 3,562 个手工像素级标注细胞（七类：Rod/RBC-WBC/Yeast/Miscellaneous/Single EPC/Small EPC sheet/Large EPC sheet）——为尿道感染（UTI）深度学习诊断测试奠基，RODARE 数据集先行（2023-09-12）论文后置（Sci Data 2024），CC-BY-4.0 开放直链，GitHub casus/UMOD 配 MIT 代码

英国伦敦 Whittington Health NHS Trust LUTS 专科门诊的症状性 UTI 患者自然排尿样本（2022-04 至 2022-08 采集），Olympus BX41F 明场显微镜 + ×20 物镜 + Infinity 3S-1UR 彩色相机 + C Chip™ 血细胞计数板，16-bit 彩色 1392×1040 TIFF；含 img/ bin_mask/ mult_mask/ 三目录各 300 文件 40

医学影像目标检测公共卫生与流行病学全球健康疾病监测

STH-Schisto — 肠道蠕虫与曼氏血吸虫虫卵粪涂片检测数据集（10562 视野）

人工标注影像数据原始数据未披露患者数；300 份粪便样本（Schistoscope）+ 272 片（AI4NTD 上游），受试为尼日利亚学龄儿童

尼日利亚 Kato-Katz 粪涂片显微镜视野图像与四类蠕虫虫卵 COCO 边界框标注——Schistoscope 低成本自动化显微镜现场采集（300 样本）+ Ward et al. AI4NTD KK2.0 P1.5 公开集合并（272 片），EfficientDet-D0 边缘 AI 检测加权 F1 0.940，CC BY-4.0 于 Zenodo 公开直链

尼日利亚联邦首都区（FCT）Kato-Katz 粪涂片（41.7 mg 模板）显微镜视野图像：Schistoscope 现场采集（4× / 0.10 NA，2028×1520 px）300 样本共 141,600 FOV，其中 3,040 含卵 FOV + Ward et al. AI4NTD KK2.0 P1.5（10× / 0.25 NA，1640×1232 px）272 片 7,780 含卵 FOV；四类虫卵 COCO 边界框（PNG 图像 + JSON 标注） 34

医学影像目标检测图像分类

MODUS — 临床尿液沉渣多倍率显微目标检测数据集

人工标注影像数据原始数据3,181

3,181 张 10×/40× 双倍率尿液沉渣显微图像、63,047 条边界框、22 类有形成分的临床检验目标检测数据集——浙江大学生物医学工程系与检验医学系联合发布，CC BY 4.0 公开于 figshare，以多倍率设计复现显微镜「先低倍筛查、后高倍精判」的阅片流程

figshare 公开托管（DOI 10.6084/m9.figshare.31166800）：3,181 张 10×/40× 临床尿液沉渣显微图像 + 63,047 条 22 类有形成分边界框标注，配套 NLM Dataset Catalog 收录与 DataCite 注册 37

医学影像图像分类目标检测医学图像分割评测基准儿科

FPUS23 — 23 周胎儿超声体模 15,728 张帧的四任务标注数据集（切面/朝向/解剖/解剖框）

人工标注影像数据原始数据合成仿真数据无真人受试者——图像全部采集自 Kyoto Kagaku US-7 SPACE FAN-ST 胎儿超声检查体模（模拟 23 周胎儿）

TU Wien 与 Philips Research 用 Kyoto Kagaku 23 周胎儿超声检查体模 + Philips Epiq-7 采集 15,728 帧，规避真人 PHI 监管而完全开放：四类任务标注（诊断切面/胎儿朝向/胎儿解剖/解剖框）全公开，并附 ResNet34 基线约 99% 与 17× 硬件压缩的完整评测链

Philips Epiq-7 超声系统 + X6-1 xMATRIX 探头（AIUS，OB Fetal Echo 预设）扫描 Kyoto Kagaku US-7 胎儿体模（4 种姿态），成像深度 12 cm、帧率 23 Hz；664×388 PNG 序列，CVAT 标注，四类 super-label（诊断切面/胎儿朝向/胎儿解剖/解剖框）导出 XML 56

医学影像图像分类心血管疾病评测基准

TMED-2

人工标注影像数据原始数据599 studies（577 unique patients，全标注集）；view_labeled_set 705 studies/703 patients；unlabeled_set 5,486

塔夫茨医学超声心动图主动脉瓣狭窄分级数据集第二版——599 研究/577 患者全标注 2D TTE 灰度图，112×112 PNG，含 353,500 张无标注图像，半监督学习与多实例学习的医学影像标杆基准

Tufts Medical Center 常规诊疗采集的 2D 经胸超声心动图（TTE）去标识帧，112×112 PNG 灰度图；视图标签 5 类（PLAX/PSAX/A2C/A4C/Other），AS 严重度标签 5 级映射 3 类；官方划分 360 train/119 valid/120 test 46

医学影像眼科影像图像分类挑战赛数据集评测基准时序数据

MARIO — AMD 进展监测 OCT 纵向挑战赛数据集

影像数据临床数据人工标注原始数据136 名布雷斯特（Brest，法国）患者（189 眼）+ 5 名阿尔及利亚 Tlemcen 辅助集患者；划分 68 训练 / 34 验证 / 34 测试（Brest）+ 5 测试（Tlemcen）

MICCAI 2024 卫星赛 MARIO 的纵向 nAMD 监测 OCT 数据集：136 名布雷斯特患者、7,633 对 B-scan 演进分类 + 三月预测双任务，Task 1 达医生水平（F1 0.858），Task 2 三月预测仍近随机（QWK 0.192），Zenodo 21.8 GB 公开

MARIO 挑战赛公开数据集：OCT B-scan 纵向序列 + 红外定位图 + 临床变量（Heidelberg Spectralis，136 名布雷斯特患者 / 189 眼 / 7,633 对 Task 1 B-scan，含 703 对阿尔及利亚 Tlemcen 辅助集；Reduced/Stable/Worsened/Uninterpretable 四类演进标注） 54

医学影像眼科影像医学图像分割评测基准

WOIVES — 首个公开超广视野扫频源 OCTA 视网膜血管分割数据集（206 眼 · 软概率标注）

人工标注影像数据原始数据206 眼 / 152 受试者（临床特征子集 177 眼 / 130 受试者）

清华深研院 206 眼 / 152 受试者 24×20 mm² 单次采集 SS-OCTA，视野为 OCTA-500 的 13.3 倍；5 名初级医师 SAM-OCTA 协同 + 2 名资深专家复核产出概率软标签，配套 CC BY 4.0 于 Zenodo、伴生 PG-Mamba 极坐标门控网络

深圳市眼科医院 2023 年 4—12 月 TowardPi 扫频源 OCTA（SS-OCTA）采集；206 张浅层视网膜 OCTA（1536×1280 px，24×20 mm²）+ 206 张概率软标签（P∈[0,1]）；配套深层/全层视网膜、脉络膜毛细血管/脉络膜等 OCTA 分片、CFP、SLO 子集与去标识眼科元数据 46

医学影像眼科影像医学图像分割时序数据青光眼

GRAPE — 青光眼纵向视野与眼底随访多模态数据集

影像数据临床文本原始数据144 名青光眼患者（263 眼 / 1115 次随访记录，2015–2022）

浙大二院眼科中心 263 眼 1115 次随访的纵向青光眼真实世界进展评估集成：视野+眼底彩照+OCT+眼压多模态，视盘/视杯分割与三种视野进展判定标注，CC0 公开

浙江大学医学院附属第二医院眼科中心 2015–2022 年青光眼门诊与随访真实世界数据：Octopus 900 视野（61 点）+ 非散瞳眼底彩照 631 张（三款相机三档分辨率）+ CIRRUS OCT RNFL 厚度 + IOP/CCT 临床信息 + 视盘/视杯分割标注 48

医学影像病理图像图像分类肿瘤学评测基准

ALL-IDB — 急性淋巴细胞白血病血涂片图像数据库

影像数据原始数据人工标注来源患者数未披露；图像级 108（ALL-IDB1）+ 260（ALL-IDB2），其中 ALL-IDB1 含 59 张无母细胞图 + 49 张至少一母细胞图，ALL-IDB2 为 130 ALL +

外周血涂片显微镜图像上做 ALL 母细胞分割与分类的 2011 年开山基准——ALL-IDB1 108 张全涂片切片+约 39,000 血液元素+510 个完整描述的淋巴母细胞，ALL-IDB2 从其 ROI 裁剪出 260 张居中单细胞，米兰大学请求制发放、严禁诊断用途

外周血涂片光学显微镜图像（JPG，24-bit，2592×1944，Canon PowerShot G5 拍摄）：ALL-IDB1 108 张整幅图（采集于 2005 年 9 月，放大 300-500×，含约 39,000 血液元素与 510 个完整描述的淋巴母细胞，逐图配 .xyc 母细胞质心文件）+ ALL-IDB2 从其裁剪的 260 张居中单细胞图（约 257×257） 51

医学影像病理图像图像分类肿瘤学评测基准

Mendeley LBC — 印度三中心液基细胞学宫颈癌多分类图像数据集

影像数据原始数据人工标注460 名接受宫颈筛查的女性受试者（963 张图像，按 TBS 四类均摊不均）

印度阿萨姆三中心真实临床液基细胞学 Pap 涂片图像数据集——963 张图/460 名受试者，按 The Bethesda System 分 NILM/LSIL/HSIL/SCC 四类，CC BY 4.0 于 Mendeley Data 公开，是宫颈细胞学 AI 分类研究最常引用的 LBC 基准之一

印度东北部三中心真实临床液基细胞学（LBC，SurePath 法）宫颈 Pap 涂片——Babina Diagnostic（Imphal）、Dr. B. Borooah 癌症研究所（Guwahati）、Gauhati 医学院及医院（Guwahati）；Leica DM 750 + ICC50 HD，400×，2048×1536 JPG；专家按 TBS 分 NILM/LSIL/HSIL/SCC 四类 44

医学影像病理图像目标检测图像分类肿瘤学

Cervix93 — 宫颈 Pap 涂片细胞学核点检测基准

影像数据原始数据人工标注未披露（93 帧来源玻片总数与患者数均未公开，仅知玻片来自 Moffitt Cancer Center 档案 ThinPrep 涂片，存照）

显微镜下宫颈 Pap 涂片核点检测数据集：93 张扩展景深 EDF 图（1280×960、40×）与 1602 帧焦平面堆叠、2705 个手工核中心点、Bethesda 三分类（Negative/LSIL/HSIL），附灰度形态学基线与 CNN 基准（test F 值 0.878），Moffitt Cancer Center ThinPrep 玻片 Stereologer 采集，arXiv:1811.09651 发布、未正式发表、无 license 声明

Moffitt Cancer Center（Tampa, FL）档案 ThinPrep 巴氏染色涂片（Dr. Siegel 提供），Stereologer 系统 40× 显微采集 93 个焦平面堆叠（每堆叠 10-20 帧），经 Bradley & Bamford 2004 小波法合成为 93 张 1280×960 EDF 图，逐核手工标注 2705 个核中心点坐标 60

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DeepUTI — Urine Microscopy Open Dataset — 尿液显微七分类细胞注释数据集