即取即用的 AI-Ready 医疗数据集库

多伦多大学 bowang-lab 团队以 SAM2.1 微调的 MedSAM2 在人机协同标注中产出的新标注数据整合——CT_DeepLesion-MedSAM2 5,000 病灶 3D 掩码、LLD-MMRI-MedSAM2 3,984 肝病灶×8 序列、RVENet-MedSAM2 251,550 超声帧、LUNA25-MedSAM2 肺结节四件套 HuggingFace 公开

MedSAM2 人机协同标注流水线产出的 3D 病灶掩码与视频帧掩码，图像源为 DeepLesion CT、LLD-MMRI-2025 多序列肝 MRI、RVENet 超声心动视频与 LUNA25 CT——逐件发布物清单见正文 §2 与附录 34

医学影像MRI医学图像分割脑影像挑战赛数据集评测基准

ISLES 2026 — ATLAS v3.0 加持的第七届缺血性卒中病灶分割挑战赛

人工标注影像数据原始数据1,453 例公开训练数据（train 1,282 + validation 171）+ 362 例隐藏泛化测试集，合计 1,815 例 T1w MRI（官方宣传口径约 2,000 例，见双口径登记）

第七届 ISLES 挑战赛以 ATLAS v3.0 为训练本体：1,453 例公开原生空间 T1w MRI（60+ 中心；955 结转 + 169 SOOP + 329 新增）加 362 例隐藏泛化测试集，强制原生空间多期梗死分割，Grand Challenge Docker 容器在线评测，MICCAI 2026 SWITCH+ 卫星会公布正式榜单

ATLAS v3.0（NITRC INDI 托管，S3 路径 fcp-indi/data/Projects/INDI/ATLAS/R3.0）：原生空间剥颅骨 T1w MRI + 专家手工勾画缺血性梗死病灶二值掩膜（全例覆盖）+ JSON 侧信息（DAYS_POST_STROKE / CHRONICITY / CENTER） 84

医学影像MRI医学图像分割脑肿瘤挑战赛数据集肿瘤学

BraTS-METS — BraTS 脑转移瘤分割赛道：从独立挑战到 Cluster Task 3 与 Lighthouse 的三届演进

人工标注影像数据原始数据2023 届：1303 studies 全量标注（402 训练 3076 病灶/31 验证 139 病灶/59 测试 218 病灶）；TIB 数据记录另存 238 patients 口径；2024 届

BraTS 系列脑转移瘤分割赛道数据集百科：2023 年 8 个国际来源 1303 studies 病灶级专家标注（402 训练/31 验证/59 测试），2024 年并入 Cluster of Challenges Task 3 扩展至治疗前与治疗后影像（651/88/119），2025 年升级 Lighthouse 多医生标注与全程视频记录；lesion-wise Dice+HD95 病灶级评测体系，Synapse 分发——脑转移瘤这一「多病灶、小体积、高异质」分割难题的官方基准

8 个国际来源数据集（2023 官方口径；MDPI Sensors 综述存照 11 源机构：美 9+德 1+埃及 1）多中心临床常规脑 mpMRI（2023 届 T1/T2/FLAIR/T1PG；2024 届 T1/T1CE/T2/T2-FLAIR，1.0mm 各向同性重采样），2024 届起纳入治疗前与治疗后影像；由 UPenn/UCSF/Mayo Clinic AISINAI 联合组织，经算法预分割-学生标注-神经放射科医生复核-终审定稿四层流水线产出病灶级分割标签 52

医学影像MRI病理图像多模态挑战赛数据集肿瘤学

CHIMERA-agent — 前列腺癌临床决策 Agent 挑战赛：从预测到可追溯推理

文本数据影像数据标注数据未获官方一手披露（第三方研究报告口径：训练标签 T1/T2/T3=91/61/75，测试含 100 例 Karolinska 域偏移集——非官方，存照）

MICCAI 2026 挑战赛，Radboudumc 主办、Karolinska/Utrecht 协办——在缺失模态、纵向证据与跨模态冲突下，用冻结基础模型编排「活检决策→风险分层→生化复发预测」三决策点，并提交结构化推理轨迹接受反幻觉评审

Grand Challenge 平台发放的结构化 JSON 病例（每例含各任务可用模态：mpMRI 报告、活检/根治病理报告、临床变量、纵向 PSA），每例输出 2 个任务专属 JSON（预测 + 推理，各约 5 KB）；官方另提供 MRI 分区分割、自动 Gleason 分级、MRI-based csPCa 检测三类预训练工具 37

医学影像MRI医学图像分割脑肿瘤挑战赛数据集目标检测

BraTS 2026

人工标注影像数据原始数据集群多任务异构：BraTS-GoAT 赛段训练 1,351 例 + 验证 451 例（转述口径）；Task 4 Local Synthesis 本地验证 126 subjects（一手口径）

MICCAI 2026 第 15 届 BraTS 多任务挑战赛集群——分割/合成/分类/检测/局部合成五任务并行，BraTS-GoAT 跨肿瘤泛化赛段混入非洲胶质瘤与儿童脑肿瘤，测试集标签保密容器盲评，CC-BY/CC-BY-NC 并存

脑肿瘤多参数 MRI（mpMRI：T1w/T1CE/T2w/T2-FLAIR）多任务标注与合成数据——分割体素级掩码 + 分类/检测标签 + Task 4 缺失组织局部合成对；覆盖成人胶质瘤/脑膜瘤/脑转移瘤/非洲胶质瘤/儿童脑肿瘤五类肿瘤；Synapse 托管 + Docker 容器提交 76

医学影像MRI医学图像分割图像分类脑影像评测基准

IntrA

人工标注影像数据派生数据103 个 3D 全脑血管模型（患者级数量未披露）；1909 血管段（1694 健康 + 215 动脉瘤）；116 手工标注动脉瘤段

东京大学 Igarashi 实验室与神经外科合作构建的首个开放 3D 颅内动脉瘤数据集——103 个 TOF-MRA 重建全脑血管模型、1909 血管段、116 专家逐点标注段与测地矩阵，CVPR 2020 Oral 大规模基准，瘤颈提取直连夹闭手术规划

东京大学医院患者 TOF-MRA（每例 512×512×180~300 张切片，体素 0.469×0.469×1 mm）经单阈值法重建 + 双神经外科医生 Amira 交互修复（约 50 工作日）+ MeshLab 流形清洗 + 自研标注工具逐点勾画（116 段，8 小时）的 3D 点云/网格：103 完整模型、1909 自动血管段（1694 健康 + 215 动脉瘤）、116 手工标注段 + N×N 测地距离矩阵（原始 2D MRA 因伦理不发布） 47

医学影像CT医疗NLP多模态挑战赛数据集

HEADLINE: Benchmarking VLMs in Head CT Reporting — 3D 头部 CT 放射学报告生成挑战赛

3D 容积 CT放射学报告影像-文本对齐视觉问答神经影像17000

MICCAI 2026 挑战赛数据集：16,000+ 例 3D 头部 CT 配结构化自由文本报告，双阶段混合评估（自动 BERTScore + 放射科医生临床效用评分）

HEADLINE: Benchmarking VLMs in Head CT Reporting — MICCAI 2026 挑战赛数据集（University Hospital Bonn, CCIBonn） url: https://headline26.grand-challenge.org/ 55

医学影像内窥镜影像图像分类肿瘤学手术视频

Endoscopic Bladder Tissue Classification Dataset — TURBT 内镜四类膀胱组织分类（1754 图/23 例/CC BY 4.0）

影像数据原始数据人工标注23 例接受 TURBT 的患者（NBI 域仅来自其中 3 例）

米兰理工与斯特拉斯堡 ICube 联合 IEO 泌尿外科采集的经尿道膀胱肿瘤电切（TURBT）内镜图像分类数据集——1754 张白光照（WLI）与窄带成像（NBI）帧按切除组织病理回溯标注四类（HGC/LGC/NST/NTL），配套半监督 GAN 跨域方法，CC BY 4.0 于 Zenodo 公开直链

TURBT 手术内镜视频抽帧 PNG（WLI 与 NBI 双域）+ 逐帧注释文件 annotations.csv（帧名/成像类型/组织类型/数据划分）；样本总量 1754 张，四类 HGC 469 / LGC 647 / NST 504 / NTL 134；官方下载包 baldder_tissue_classification.zip（241.2 MB，md5 f507e28908fa73cb01fcfd48e1951675） 42

医学影像MRI医学图像分割脑肿瘤儿科肿瘤学

PANDA-CMS — 儿童后颅窝肿瘤 MRI 分割与小脑缄默综合征预测数据集

人工标注影像数据临床数据104 例术前儿童后颅窝肿瘤（description 原文 104 preoperative pediatric posterior fossa tumor MRIs）

104 例术前儿童后颅窝肿瘤 MRI + 分割掩码 + 临床数据的 figshare 公开数据集——面向自动肿瘤分割与小脑缄默综合征（CMS）预测双任务，GPL 3.0+ 软件许可用于数据集的罕见样本；与库内前列腺癌 PANDA（rid 560/27）、panda-plus（rid 640）同名不同体，勿合并

figshare 公开数据集 article id 30281506（doi:10.6084/m9.figshare.30281506.v1）：anonymized_data.zip（术前 MRI + 分割掩码 + 临床数据，含匿名化处理）+ Data Usage Agreement.pdf；版本 v1；发布时点 2025-10-05T16:06:12Z 42

医学影像病理图像图像分类肿瘤学

ORCHID 口腔癌组织学图像数据库 — 印度五中心 150 例患者 14,705 张 512×512 病理 patch、OSMF 与 OSCC 三档分化五分类数据集

影像数据人工标注公开数据150 例患者 / 14,705 张 512×512 病理 patch（五类：normal / OSMF / WDOSCC / MDOSCC / PDOSCC；官方划分训练 10,228 / 验证

印度 5 家顶级医疗中心 150 例活检、H&E 染色、1000X 有效放大（100X 物镜）切出的 14,705 张 512×512 组织病理 patch，按 normal/OSMF/WDOSCC/MDOSCC/PDOSCC 五类标注，官方 70/20/10 患者级划分，CC BY 4.0 完全开放下载；口腔癌与癌前病变病理 AI 的关键公开语料

印度 5 家顶级医疗中心采集的 150 例患者口腔活检组织切片，H&E 染色、1000X 有效放大（100X 物镜）成像后切出的 512×512 像素 patch（相邻重叠 256 像素），经病理学家分级标注为 normal/OSMF/WDOSCC/MDOSCC/PDOSCC 五类，含 Reinhard 染色归一化 25