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数据标签

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 1824 个数据集

CURVAS-PDACVI — 五位专家各自标注的胰腺癌血管侵犯基准
医学影像CT医学图像分割评测基准挑战赛数据集肿瘤学

CURVAS-PDACVI — 五位专家各自标注的胰腺癌血管侵犯基准

人工标注影像数据原始数据125 例 PDAC 增强 CT 初筛(PANORAMA 子集);论文最终可用 109 例,公开训练 40 / 验证 5 / 测试 64(Zenodo v3 与挑战赛页另一口径写测试 85,详见 §1

MICCAI 2025 CURVAS 第二届:从 PANORAMA 挑 125 例胰腺导管腺癌增强 CT,40 例公开训练集含 5 位独立放射科医生逐例标注,人-人 Dice 仅 58.4%±25.7%;评价框架以 MR-ECE、CRPS 与逐血管 Wasserstein 距离取代单一 ground truth 打分。

广安门医院慢性胃炎高质量数据集 — 中医优势病种专病数据集的数据要素化样本
电子健康记录真实世界数据临床电子病历医疗登记队列研究

广安门医院慢性胃炎高质量数据集 — 中医优势病种专病数据集的数据要素化样本

人工标注结构化数据多中心数据未公开(官方仅公布 6 大类 25 个模块,未披露入组病例数与数据元总数)

中国中医科学院广安门医院以真实门诊住院病历治理而成的慢性胃炎专病数据集:中医四诊、中西医诊断、中药处方等 6 大类 25 个模块、敏感信息 100% 匿名化,2026 年 5 月获批国家数据产权登记证书,2026 年 8 月 28 日于贵阳中国国际大数据产业博览会正式发布,配套出版《慢性胃炎专病中西医标准数据集(2025)》——它是可查证、可引用、却不可下载的数据资产

TCM-Pretrain-Data-ShizhenGPT — 岐黄问道·神农 6B token 中医预训练语料
医疗NLP多模态影像-文本对齐生物医学文献医学考试

TCM-Pretrain-Data-ShizhenGPT — 岐黄问道·神农 6B token 中医预训练语料

原始数据合成数据图文交错中文语料非患者级数据集:语料来自 3,256 本教材与网页/公众号文章;论文另称含 1.2M 图像、200+ 小时音频与生理信号(信号不随本数据集发布)

「神农」ShizhenGPT 的五件套中医预训练语料:3,256 本教材文本、5B+ token 网页文本、两类图文交错数据,外加 GPT-4o 合成的图文对——文本与图文两族、真语料与合成数据必须分开看

TCM-SD — 首个公开大规模中医辨证文本分类基准
医疗NLP临床文本医学问答与基准评测基准电子健康记录

TCM-SD — 首个公开大规模中医辨证文本分类基准

文本数据评测数据原始数据54,152 条真实门诊病历(原始逾 65,000 条,经证型归一化与低频类过滤后保留 54,152 条、148 种证型);患者个体数未公开

北京理工大学联合徐州市中医院发布的 54,152 条真实中医门诊病历、148 种证型,配 4 亿 token 中医语料预训练 ZY-BERT,CC BY-NC-SA 4.0 经 GitHub 与阿里云天池公开,把「辨证论治」变成可复现的文本分类任务

Multiscale Spatial Transcriptomics Atlas of the Human Amygdala — 9 例神经典型供体、三平台、110 万细胞级的人杏仁核空间图谱
神经科学转录组单细胞基因组学测序数据脑影像

Multiscale Spatial Transcriptomics Atlas of the Human Amygdala — 9 例神经典型供体、三平台、110 万细胞级的人杏仁核空间图谱

原始数据衍生数据公开数据库9 名神经典型供体(5 男/4 女;方法节另写采集 N=10);GEO 样本 51+4+5=60,去重后 9 供体

同一研究的三个技术子集:Visium(GSE342709,51 样本/7 供体)+ Xenium(GSE342289,4 样本/4 供体)+ Visium HD(GSE342738,5 样本/2 供体),9 名供体并集、13 个空间域、366 基因 Xenium panel——不是单次大规模测序,也不是疾病队列

OpenPros — 首个有限角前列腺超声计算机断层大规模基准
医学影像评测基准医学图像分割

OpenPros — 首个有限角前列腺超声计算机断层大规模基准

仿真数据影像数据原始数据4 例临床 MRI/CT 患者解剖(患者级 ID 3_01-3_04)+ 62 例离体前列腺标本,共 66 个解剖来源;280,080 个 2D 配对仿真样本

ICLR 2026 发布的 28 万+ 配对样本前列腺 USCT 基准:真实临床 MRI/CT 专家分割与 62 例离体前列腺实测声速构建解剖逼真 3D 数字体,经开源 FDTD 与 Runge-Kutta 声波求解器仿真生成全波形数据,6.8 TB 公开下载

OpenTME — TCGA H&E 切片的 AI 肿瘤微环境特征集
病理图像多模态肿瘤学图像分类评测基准

OpenTME — TCGA H&E 切片的 AI 肿瘤微环境特征集

合成派生数据影像数据结构化表格4,696 张 H&E 全切片(2026-07 版,8 癌种 / 8 个 TCGA 项目;论文 v1 口径为 5 癌种 3,634 张、3,424 例);病例数未逐癌种复算

Aignostics 用 Atlas H&E-TME 把 TCGA 的 4,696 张 H&E 全切片压成每张 4,500+ 列结构化的 TME 特征表:7 类组织/9 类细胞/20µm 与 40µm 邻域共现,机构邮箱申请、禁用于 AI 训练、禁再分发

HISTAI — 11 万张全切片+47,279 例临床元数据的研究用非商用病理语料
医学影像病理图像多模态影像影像-文本对齐队列研究肿瘤学

HISTAI — 11 万张全切片+47,279 例临床元数据的研究用非商用病理语料

影像数据临床文本原始数据论文口径 26,142 例;仓库现状 47,279 例(第三方核账为 44,564 唯一病例,人口学字段仅 55% 可得)

HISTAI:商业机构 hist.ai 以 CC BY-NC 4.0 发布的多器官 WSI 语料,覆盖皮肤/结直肠/乳腺/胸科/胃肠/血液八子集与 ICD-10 临床文本;全部 gated 申请制,论文宣称 60,110 张 26,142 例、仓库现状 112,801 张 47,279 例

PerturbAI Brain-Wide In Vivo CRISPR Atlas — 772 万细胞小鼠全脑体内 Perturb-seq 扰动图谱与 1,947 个疾病基因
基因组学与多组学神经科学单细胞基因组学转录组评测基准神经退行性疾病

PerturbAI Brain-Wide In Vivo CRISPR Atlas — 772 万细胞小鼠全脑体内 Perturb-seq 扰动图谱与 1,947 个疾病基因

原始数据测序数据元数据74 只 P16 Cas9 转基因幼鼠(实验动物,非人类受试者);细胞 7,720,300 个高质量 NeuN+ 核

74 只幼鼠、1,947 个疾病相关基因、772 万单核转录组:把 CRISPR 敲除搬回完整大脑的体内扰动图谱,CC BY-4.0 托管于 Hugging Face(机构邮箱门控)

scT&P-4M — 全球首个大规模 RNA-蛋白共测单细胞语料库 426 万细胞 × 382 表面蛋白
基因组学与多组学单细胞基因组学蛋白质组学转录组多模态评测基准

scT&P-4M — 全球首个大规模 RNA-蛋白共测单细胞语料库 426 万细胞 × 382 表面蛋白

原始数据多模态数据公共数据整合约 426 万单细胞(Methods 精确值 4,260,545),来自 249 个独立共测样本;无个体级患者数量披露(语料为公开二次整合,样本单元是数据集/样本而非患者)

CAPTAIN 模型预训练语料——249 个共测样本、426 万细胞、382 种标准化表面蛋白,92.01% 来自 CITE-seq;门户公开检索下载,代码 MIT 而数据许可未公开

ChestPathCT5-S100 — 洛桑大学医院 87 例真实世界胸部 CT 的五病变开放数据集
医学影像CT图像分类目标检测真实世界数据

ChestPathCT5-S100 — 洛桑大学医院 87 例真实世界胸部 CT 的五病变开放数据集

87 例胸部 CT(NIfTI)五类病变单标签 + 87×5 共现矩阵三种对比剂期相(动脉静脉平扫)Zenodo 直下 · 9.4 GB87 例检查(初始 100 例,排除 13 例);男 49 / 女 38;年龄中位 64 岁

十年单中心回顾性队列压缩成 9.4 GB 的 NIfTI 大礼包——肋骨骨折、胸腔积液、肺肿块、肺栓塞、气胸各成一包,刻意保留动脉期/静脉期/平扫三种采集异质性,配一张 87×5 共现矩阵撑起多标签研究,CC0 1.0 零门槛直下

BronchoAccess — 438 例术前 CT 联结支气管镜真实取材转归的可达性预测数据集
医学影像CT图像分类内窥镜影像肺癌评测基准

BronchoAccess — 438 例术前 CT 联结支气管镜真实取材转归的可达性预测数据集

影像数据临床结局标注公开数据438 例患者(3 家临床中心),每例 1 个目标病灶;279 例诊断成功 + 159 例非诊断

三中心 438 例 3D CT 配对「活检是否取得诊断性组织」的术后硬结局,把「这支镜子能不能到」从术者主观阅片变成可监督的二分类任务,并以解剖感知专家混合模型(AUROC 0.8052)确立首个基准

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