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共 1439 个数据集
GLENDA — 妇科腹腔镜子宫内膜异位症病灶标注数据集
Klagenfurt 大学 ITEC 联合 LMU/Ulm 妇产科发布的妇科腹腔镜子宫内膜异位症病灶区域标注集：从 400+ 台真实手术视频语料池中截取病灶帧与序列，v1.0 矩形框+二元掩码、v1.5 多边形精细轮廓两代发布，五类 rASRM 风格病灶分型（peritoneum/ovary/uterus/DIE/no pathology），自带诚实低基线（mAP ≤0.030），是医学视频领域少见的疾病特异性标注集
PPB-Affinity — 面向 AI 蛋白质药物发现的蛋白-蛋白结合亲和力数据集
整合 SKEMPI v2.0 / PDBbind v2020 / SAbDab / ATLAS / Affinity Benchmark v5.5 五大来源，汇聚 3032 个 PDB 条目、12062 条带结构-突变-链信息的蛋白-蛋白结合亲和力（pKD/ΔG）标注样本，并配套不变点注意力（IPA）基线模型与 AlphaFold3 结构子集
ProteinGym — 蛋白质突变适应度预测大规模基准
牛津 OATML × 哈佛 Marks 实验室出品的蛋白质适应度预测与设计基准套件：聚合 217 个深度突变扫描替换 assay（约 250 万突变体）与 66 个插入缺失 assay（约 30 万突变体），叠加 ClinVar 专家注释的临床基准，以 MIT 许可开源代码、数据、MSA、结构与 70+ 模型预测分数
Mother of All BCI Benchmarks — 脑机接口算法可复现性聚合基准
EEG 领域迄今最大规模的 BCI 算法基准框架——把 36 个公开数据集（MI 14 / P300 15 / SSVEP 7）用统一接口装载、30 条机器学习流水线（Raw 11 + Riemannian 13 + DL 6）统一评价、统计元分析汇总，得出「Riemannian 几何在数据稀缺区间全面领先深度学习」的可复现结论
A Wearable Exam Stress Dataset — 真实考场可穿戴生理信号与认知表现数据集
休斯顿大学 Faghih 组用 Empatica E4 腕带在真实考场采集 10 名学生三次考试的多模态外周生理信号（EDA/HR/BVP/TEMP/IBI/ACC），配成绩标签用于预测认知表现——ODC-By-1.0 完全开放，是 WESAD 式实验室数据集的真实世界对照
PASSION — 撒哈拉以南非洲儿童色素性皮肤病临床影像数据集
首个聚焦撒哈拉以南非洲儿童色素性皮肤的公开临床影像数据集：四国 1,653 患者 4,901 张手机照片，Fitzpatrick IV-VI 光型，4 类皮肤病+脓疱化二分类，MICCAI 2024 论文，PASSION data public license 请求制获取
CT-ORG — 140 例多器官 CT 分割数据集 · 斯坦福 Scientific Data 论文
CT-ORG 多器官 CT 分割数据集：140 例全身/腹部 CT 的 6 类器官体素级标注，斯坦福团队以无监督形态学 + 弱监督训练构建，派生自 LiTS 并扩展至肺/骨/肾/膀胱/脑，CC BY 3.0 于 TCIA 公开
WCEbleedGen — 无线胶囊内镜出血/非出血帧数据集与三任务基准
2,618 帧无线胶囊内镜出血/非出血帧的三任务一体数据集——同时提供类标签、YOLO 边界框与像素级二值掩码，由胃肠病专家逐帧验证，Zenodo 双版本全开放下载并附 16 模型基准
BRISC — 脑肿瘤 T1 MRI 分割与分类专家标注基准
6,000 张对比增强 T1 脑 MRI 的四类（胶质瘤/脑膜瘤/垂体瘤/无肿瘤）像素级专家掩码数据集——由公开分类集经放射医师与医师逐图复核重建，配套 Swin-HAFNet 多任务基线（加权 mIoU 82.4%、分类准确率 99.63%），CC BY 4.0 公开
STARE — 结构化视网膜分析：视网膜血管分割经典基准
1975 年 UCSD Goldbaum 发起的老牌眼底图库：20 幅 700×605 彩色眼底照 + 两组独立人工血管标注（.ah/.vk），以「研究与教育用途」匿名直链公开，是 DRIVE/CHASE_DB1 之外的血管分割入门基准与人工一致性研究素材
Dental OPG XRAY Dataset — 达卡三诊所 232 张全景牙片六类病理检测基准
孟加拉 AIUB 团队采集的六类牙科病理全景片数据集——232 张手机翻拍 OPG（龋齿/阻生/感染/折裂/崩解冠根/健康牙）+ 目标检测与分类双组织，CVAT 双牙医标注，YOLOv7 基线 mAP50 93.54，Mendeley CC BY 4.0 公开
DermaCon-IN — 首个南亚肤色多概念标注皮肤病数据集
IIT 海得拉巴牵头、南印度三家三级医院前瞻采集 5,450 张门诊临床照片（3,002 患者 / 245 诊断），每图带病灶描述符+解剖部位+双肤色量表三重稠密标注，按 Rook 分类学三层分层并开源 CC BY-NC-SA 4.0——首个以印度肤型为中心、同时覆盖解剖与形态概念的皮肤病数据集
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