即取即用的 AI-Ready 医疗数据集库

RSNA 2019 脑 CT 出血挑战赛：25,312 例无对比头颅 CT、874,035 张轴位切片、60 名志愿神经放射科医生在 MD.ai 上标注，对五类颅内出血亚型（EPH/IPH/IVH/SAH/SDH）做逐切片多标签分类，并以加权多标签对数损失排榜——至今仍是脑 CT AI 训练与评测最常被复用的公开底座

RSNA 2019 Brain CT Hemorrhage Challenge：四家机构（Stanford / UNIFESP / Thomas Jefferson University Hospital / Unity Health Toronto）提供的去标识化无对比头颅 CT（DICOM 轴位序列，层厚 3-5mm，每序列 20-60 层）+ 切片级多标签 CSV（5 亚型 + any）+ Kaggle 竞赛规则文件 58

神经科学生理信号脑影像脑电信号

OpenNeuro — 开放神经影像数据共享平台

1,763公开数据集·79,748名参与者7模态(MRIEEGMEGPETiEEGNIRSNIH)79,748名参与者（1,763个公开数据集）

BIDS标准化·1,763数据集·7.9万参与者·6模态·CC0公有领域·免费开放

Stanford Center for Reproducible Neuroscience url: https://openneuro.org 131

电子健康记录公共卫生与流行病学

MIMICEL — 急诊事件日志数据集

425,028 案例205,466 患者756 万事件6 活动类型XES+CSV205,466 名 ED 患者（去标识；事件日志不含直接标识符）

MIMIC-IV 急诊科事件日志：425,028 次就诊 × 756 万事件的端到端患者旅程——流程挖掘进入重症医学的第一手公开语料

https://physionet.org/content/mimicel-ed/ 64

药物发现与化学医学问答与基准分子性质预测化学信息学评测基准量子化学

QM9 — 量子化学分子性质基准数据集

约 134K 分子15 量子性质分子约 82MB 下载CC0 许可纯计算化学数据集

13.4万分子 · 9重原子内 · B3LYP DFT · 15量子性质 · 图神经网络黄金基准 · CC0

University of Basel / figshare url: https://www.nature.com/articles/sdata201422 153

内窥镜影像图像分类医学影像结直肠癌肿瘤学

GastroEndoNet — 胃食管反流病与结直肠息肉四分类内窥镜图像数据集

影像数据原始数据增强数据未披露（4,006 张原始图像的患者级来源人数论文未给出）

孟加拉 Dhaka 单中心内窥镜室 4,006 张原始图像（GERD / GERD Normal / Polyp / Polyp Normal 四类）× 6 种几何光度增强 = 24,036 张 512×512 JPG，Mendeley Data v3 公开直下，附伦理批号与两代内镜设备清单

孟加拉 Dhaka Gulshan-2 的 Zainul Haque Sikder Women's Medical College & Hospital 内窥镜室采集的消化道内镜图像（Olympus EVIS EXERA III / GIF-190 与 Pentax Medical EG29-i10），原始像素 440–960 经 bicubic 重采样至 512×512 JPG；外加 6 种几何/光度增强副本；明细见正文附录 93

医学影像内窥镜影像目标检测手术视频评测基准结直肠癌

REAL-Colon — 真实世界多中心全结肠镜视频逐帧标注数据集

人工标注影像数据原始数据60 例患者（每队列 15 例，共 4 队列 / 6 中心 / 3 大洲）；均龄 64.6±10.7 岁，男性 55%；14 例（23%）无息肉

60 段完整结肠镜手术视频 / 275 万原生帧 / 35 万边界框 / 132 息肉的 CC BY 4.0 开放结肠镜 AI 训练与评测资源——多中心真实阴性帧分布，覆盖检测、追踪与分级任务

四个临床队列（001 Cosmo 美国 RCT / 002 意大利单中心研究 / 003 奥地利 St. Pölten / 004 日本 Sano Hospital）的完整结肠镜手术视频（1920×1080 原生帧，ProRes→JPEG）+ 逐帧息肉边界框 XML（MS COCO 模板）+ video_info.csv + lesion_info.csv 临床与病理元数据 58

皮肤影像多模态影像-文本对齐图像分类医学问答与基准

SkinCAP — 皮肤病学图像-医学描述多模态数据集

人工标注影像数据文本数据4,000 张皮肤临床图像（178 种皮肤病；源自 Fitzpatrick 17k 与 DDI；原始图像非直接放出）

4,000 张皮肤临床图像配皮肤科医生中文母语医学描述、覆盖 178 种皮肤病与 Fitzpatrick I-VI 全肤型——世界首个临床级皮肤 captioning 数据集，后演化为 SkinCaRe（+SkinCoT 链式推理 3,041 例），标注层由 CC-BY-NC-SA 转为 CC-BY-4.0

Fitzpatrick 17k（16,577 张：DermaAmin 12,672 + Atlas Dermatologico 3,905）+ Diverse Dermatology Images（DDI，656 张）+ SKINCON 48 临床概念标签；皮肤科医生多中心中文撰写医学描述（location/distribution/color/morphology），GPT-4/Google Translate 英译 47