即取即用的 AI-Ready 医疗数据集库

覆盖 CT、MRI、X-ray、病理、超声、内镜、眼底、皮肤镜与 OCT 九种模态的 110 万图像——GPT-4 三层本体协调出 340 万图像-掩码-标签三元组与 680 万图像-掩码-描述三元组，HuggingFace gated 发布（CC BY-NC-SA 4.0），论文 2024 年 11 月载 Nature Methods

45 个公开生物医学图像分割数据集整合（官方 DATASET.md 列 34 个唯一来源，横跨 CT/MRI 腹部与肿瘤、胸部 X-ray 与 COVID、皮肤镜、眼底、内镜息肉、超声、病理核与全切片）+ 每源像素级人工或半人工掩码 + GPT-4 生成规范语义标签与同义文本描述 40

医学影像CT医学图像分割多模态影像肿瘤学

Spinal-Multiple-Myeloma-SEG — 双能 CT 脊柱多发性骨髓瘤病灶分割

人工标注影像数据原始数据临床数据67 例患者（72 次检查，其中 5 例贡献随访检查；平均 66 岁，范围 48-85；36% 女性）

捷克布尔诺团队在 TCIA 公开的双能低剂量 CT 脊柱骨髓瘤分割数据集：67 例患者 72 次检查、常规 CT+三档虚拟单能+四档钙抑制共 576 个图像序列、椎体与溶骨病灶体素级掩码（NIfTI+DICOM-SEG 双格式）、六类临床 TSV 结构化变量，CC BY-4.0 无需注册下载

University Hospital Brno 2020-2023 年 Philips IQon Spectral CT 双层探测器双能低剂量全身扫描（120 kVp、10 mA、0.9 mm 层厚、无对比剂），每例 8 种重建序列（常规 CT + VMI 40/80/120 keV + 钙抑制指数 25/50/75/100）+ 椎体与溶骨病灶分割掩码（NIfTI + DICOM-SEG）+ 临床 TSV（M 蛋白、游离轻链、实验室、分期、骨髓、疗效） 30

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）。

荷兰两家中心回顾性采集增强 CT（1964 例，2004-2023）+ Medical Segmentation Decathlon Task07 胰腺公开集 194 例 + NIH DeepLesion 胰腺公开集 80 例，构成训练公开集 2238 例；另含隐藏验证集 86 例与隐藏测试集 1130 例；NIfTI 格式约 196 GB 46

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

NIH Bridge2AI AI-READI v3 多模态糖尿病眼病队列（OCT/OCTA 四厂商设备：Topcon Maestro2、Topcon Triton、Zeiss Cirrus、Heidelberg Spectralis）+ Moorfields Eye Hospital 九人专家团队 held-out 分割金标准 33

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

Radboudumc（荷兰）极高危筛查队列 2000–2024 乳腺 MRI：DCE-T1 pre/post-contrast 序列（NIfTI）+ 去标识临床表（年龄/癌症检出日期/基因突变/个人家族史/既往良性活检）；NKI 约 1900 例构成盲评留出集 49