乳腺阳性影像数据集
乳腺钼靶阳性病例影像数据,覆盖肿块、钙化等典型征象,面向乳腺 AI 辅助筛查模型训练。
致力于为医疗 AI 研究人员找到合适的数据集。已收录 1,929 个 AI-Ready 数据集,覆盖医学影像、电子病历与文本、病灶分割与标注等多模态数据。
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液基薄层细胞学(TCT)数字图像,含阴阳性判读结果,适配宫颈癌细胞学筛查模型。
千方医数集支持按病种、模态合规定制采集。
提交定制需求共 1929 个数据集

Pfam 用「seed 多序列比对 + profile 隐马尔可夫模型(HMM)」表征蛋白质家族与结构域——2015 起隶属 InterPro 联盟并成为其覆盖主力(Pfam 38.2 的 30,134 条签名中 96.7% 被 InterPro 整合),数据 CC0;本条目重点消歧「Pfam = 单一成员库」与「InterPro = 整合框架」的分工

20 例像素级标注 COVID-19 CT 体数据——双放射科医生标注加资深医生终审,左肺/右肺/感染三类掩码,配套首个医学分割数据高效学习基准(少样本/域泛化/知识迁移三任务、40+ 预训练基线),CC BY-4.0 Zenodo 公开直链

LOTUS(naturaL prOducTs occUrrence databaSe):把 40+ 个孤立天然产物资源整合为 75 万+ 条带文献引用的结构-生物体对,托管 Wikidata、镜像 LNPN、冻结快照发布 Zenodo,CC0 完全开放——天然产物研究的知识管理基础设施

西苏格兰大学用 Emotiv EPOC 14 通道脑电与 Shimmer2 心电、让 23 名受试者观看 18 段电影片段并自评效价-唤醒-支配三维情感的首个低成本低功耗可穿戴多模态情感生理数据库——证明消费级设备可达到医疗级设备的分类性能

二〇一三年在英国做的 RSVP 脑电实验,八个枕顶电极、2048 赫兹采样,每秒五张、六张、十张图切过去,其中一成带飞机。数据躺了四年才公开,而它最值钱的部分——目标出现的横向位置——暴露了一件事:刺激序列并不是每个人现做的

脚垫下八枚压力传感器、100 赫兹、每人走两分钟平路,Galit、Ju、Si 三项研究合成一份 302 MB 的原始垂直地反力数据。本页把 306 个数据文件逐行算了一遍:三万三千一百七十五百五十行、总时长九个多小时,并把步时与步幅变异性两组指标重算出来——结果与条目页引用的那个 2.7% 并不一致。

Empatica E4、三星 Galaxy Watch4、Muse S 头环,同时戴在二十五名志愿者身上,让他们做 Stroop 任务、静坐、填问卷。两个实验、三次条件、两台设备的采样率差了两个数量级——一份把「消费级能不能用」这个问题摆到台面上的数据

五百对由大模型自动生成,人工筛查后剩四百一十六对——这份数据的价值不在规模,而在于它明确划出了一条线:评价「大模型能不能把出院小结讲给病人听」这件事,需要一个病人视角的题库,而这个题库此前不存在

十二名二至二十五岁的患儿、约十小时床旁波形,把有创颅内压、动脉血压与经颅多普勒脑血流速度锁在同一时间轴上——这份数据的目的不是给医生看,是给一个「不校准也能估颅内压」的算法当参照

九十二名住院患者、五百四十段十秒记录、每段三十七路信号,把这件被当作「零电位」用了七十年的参考点单独录了下来——它不零,峰峰值可达第二导联的百分之二百四十一

十七名健康志愿者、二百余条同步记录,把阻抗心动图的 B 点与 X 点放到超声主动脉瓣开闭的真实时刻旁边去校验,这套数据的价值不在规模而在「同一秒内有四条独立证据」

53 人 · 6 款可穿戴 · 7 列心率对齐表 · Fitzpatrick 六型均衡入组
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