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医学影像 AI-Ready 数据集

CT MRI 病理 X光

电子病历与文本数据集

电子病历病历文本

病灶分割与标注数据集

病灶分割数据标注

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图像分类目标检测语义分割

共 1448 个数据集

医学影像心血管疾病儿科医学图像分割评测基准

EchoNet-Pediatric — 最大公开儿科超声心动视频数据集

影像数据人工标注原始数据1,958 名患儿（0-18 岁，43% 女性）；4,467 次超声检查；7,643 段视频

斯坦福 7,643 段儿科心脏超声视频（1,958 名 0-18 岁患儿、A4C+PSAX 双视图）配专家描记与射血分数，与 EchoNet-Peds 模型共同验证「儿科专属训练显著优于成人模型迁移」

Lucile Packard Children's Hospital at Stanford（斯坦福儿童医院）+ Stanford AIMI Center（论文 J Am Soc Echocardiogr 2023;36(5):482-489） url: https://echonet.github.io/pediatric/ 50

医学影像CT医学图像分割挑战赛数据集心血管疾病评测基准

ASOCA — 全冠状动脉树自动分割挑战赛数据集

人工标注影像数据原始数据训练集 40 例（20 健康 + 20 患病，钙化评分为 0 且无狭窄征象者为正常）；测试集 20 例（10 健康 + 10 患病，挑战期 GT 不公开）；共 60 例 CTCA

MICCAI 2020 首个全冠状动脉树全自动分割挑战——40 例三专家投票级体素标注 CTCA（20 正常+20 患病）+ 20 例隐藏测试，另附中心线/钙化评分/STL 网格，UK Data Service 请求制获取

匿名 Cardiac CTCA（CT 冠状动脉造影，含造影剂，覆盖所有 >1 mm 血管）影像（.nrrd 格式）+ 三位专家独立体素级冠状动脉管腔分割经多数投票融合的标注 + 中心线（centrelines）+ 钙化评分（calcification scores）+ 平滑表面网格（.stl）；源自 Coronary Atlas 持续采集队列，患者知情书面同意 98

医学影像眼科影像医学图像分割青光眼评测基准图像分类

ORIGA-light — 新加坡 SiMES 队列 650 张眼底图的视盘/视杯分割与青光眼判读基准

人工标注影像数据原始数据650 张眼底图（168 青光眼 + 482 正常），源自 SiMES 队列 3,280 名受试者；公开子集为去标识化图像级计数，无逐受试者明细

史上最早规模化公开的眼底视盘/视杯逐像素分割集：650 张非散瞳彩色眼底图（168 青光眼 + 482 正常），源自新加坡马来裔人群队列 SiMES，附 CDR/ISNT/RNFL 等 13 项专家结构判读标签，现由 Zenodo 社区镜像以 CC BY 4.0 承接发布

新加坡 SiMES（Singapore Malay Eye Study）队列非散瞳彩色眼底照相（Canon CR-DGi，视场约 45°，3072×2048 RGB），附眼科专家按 CERA 协议经 ORIGA-GT 工具标注的视盘/视杯边界与 13 项结构判读字段；现行打包于 Zenodo 10.5281/zenodo.10674885（ORIGA.rar 约 475 MB） 47

医学影像手术视频内窥镜影像图像分类评测基准

SLAM — 腹腔镜手术动作识别视频片段数据集

人工标注影像数据原始数据34 例患者 / 34 段完整手术视频（匿名化哈希 ID）；4,097 个视频片段；9 类术式（含 1 例跨科胸腔镜）

瑞金医院卢湾分院 34 台腹腔镜手术切分为 4,097 个 30 帧片段、覆盖 9 类术式与 7 类基础动作，三级医师标注体系，ViViT 基准最高 85.90%——CC BY 4.0 于 figshare 公开，与内窥镜 SLAM 定位数据集划清界限

瑞金医院卢湾分院 2021–2023 年 34 台腹腔镜手术录像（1920×1080 / 25fps / 26003BA HOPKINS 30° 内窥镜），统一切分为 30 帧片段，7 类基础动作标注，训练/验证/测试 70/15/15 划分（train.csv / val.csv / test.csv + LaparoMotion/clip/） 46

医学影像手术视频内窥镜影像医学图像分割目标检测挑战赛数据集

PhaKIR — 腹腔镜胆囊切除三任务联合标注（相位+器械关键点+实例分割）多机构视频数据集

视频数据人工标注影像数据8 段完整手术视频（对应 8 例手术；患者级人口学信息未披露）；机构：TUM Rechts der Isar 6 + Heidelberg 1 + Weilheim-Schongau 1

8 段完整腹腔镜胆囊切除视频、3 家德国医院、同一批序列上联合标注 8 相位 × 19 器械类实例分割 × 2-4 关键点，Zenodo 受限申请制分发、CC BY-NC-SA 4.0，EndoVis 2024 子挑战

8 段腹腔镜胆囊切除术完整视频（MP4, 25 fps, 1920×1080）+ 相位 CSV + 关键点 JSON + 器械实例分割 PNG 掩码 + 剪切索引 CSV，源自 TUM/Heidelberg/Weilheim 三家德国医院，由 ReMIC Lab 组织标注 36

医疗NLP生物医学文献评测基准

BIOSSES — 生物医学句子相似度人工标注基准

人工标注文本数据评测数据不适用（句子级文本基准，无患者个体数据；语料源自已发表生物医学文献）

Boğaziçi 大学 2017 年发布的 100 句对生物医学语义文本相似度（STS）基准：5 位专家 0–4 分级取均值为金标准，首开生物医学句级相似度手工评测先河；论文同批提出字符串/本体/段落向量/监督回归四类方法，监督模型达 0.836 Pearson 相关，人类上界 0.902

选自 TAC 2014 Biomedical Summarization Track 训练集（20 篇 reference articles，每篇 12–20 篇 citing articles）的引用句，由 5 位人类专家标注 0–4 相似度后取均值为金标准；字段为 sentence1/sentence2/score 33

医学影像眼科影像图像分类青光眼挑战赛数据集评测基准

JustRAIGS — 青光眼转诊的双任务可解释筛查挑战赛与 10 万张眼底图训练集

人工标注影像数据公开数据集全库 61,919 患者 / 111,178 张眼底图（TMI 论文口径）；公开训练集 101,442 张 / 55,736 患者；闭集测试集 9,736 张 / 6,183 患者

ISBI 2024 挑战赛：101,442 张眼底照相既要判「该不该转诊青光眼专科」（RG/NRG 二分类）又要说清「凭什么转」（10 个青光眼体征多标签），421 条标注规则由 20 名通过 EODAT 考核的 grader 双评+专家终审产出

EyePACS LLC（美国加州圣克鲁斯）糖网筛查项目眼底彩色照相（CFP，JPEG），经 Rotterdam Eye Hospital 眼科专家按 RG/NRG 二分类 + 10 项青光眼体征多标签标注；约 500 个筛查点、10 种相机型号，族裔异质人群 109

病理图像医学图像分割结直肠癌肿瘤学图像分类

EBHI-Seg

人工标注影像数据原始数据2,228 张切片图像（+2,228 张 ground truth 掩码，合计 4,456 文件；患者级数量未披露）

东北大学 MIaMIA 组 4,456 张结直肠肠镜活检 H&E 图像（2,228 切片 + 2,228 像素级分割掩码）、六类肿瘤分化阶段，CC BY 4.0 于 figshare 公开直链；论文自带经典机器学习与深度学习分割基线（最高 Dice 0.965）

辽宁省肿瘤医院/中国医科大学附属肿瘤医院肠镜活检结肠组织 H&E 切片，Nissan Olympus 显微镜 400×（目镜 10× × 物镜 40×）采集，224×224 像素 PNG 切片图像 + 像素级二值分割掩码，六类肿瘤分化阶段（Normal/Polyp/Low-grade IN/High-grade IN/Serrated adenoma/Adenocarcinoma） 37

医学影像X光影像医学图像分割评测基准肺癌

CheXlocalize

人工标注影像数据原始数据700 患者（val 200 + test 500）；902 张胸片（val 234 + test 668）

斯坦福 AIMI 托管的胸片病灶定位标注集——2 名放射科医师 18/27 年经验对 CheXpert val/test 902 张逐像素勾画 643 条分割，度量 7 种 saliency 方法定位能力的老牌基准，代码由哈佛 Rajpurkar Lab 维护

CheXpert val/test 派生胸片 902 张 + 放射科医师像素级轮廓标注（643 条 val 分割，RLE 编码）+ test 集 human benchmark 分割与最代表点 + val 集 DenseNet121 Grad-CAM 热图 47

电子健康记录队列研究真实世界数据评测基准流行病学

Chronic Kidney Disease (UCI)

原始数据临床检验含缺失值二分类标签400 例患者（ckd 250 / notckd 150，归一后口径；原样含 2 例 ckd\t 脏标签；年龄 2-90 岁，均值 51.48±17.17）

UCI 机器学习仓库 ID 336——印度泰米尔纳德邦 Apollo Hospitals 2015 年捐赠的 400 例肾内科检验表格数据集，24 项临床指标+ckd/notckd 二分类标签，缺失率 10.12%、零缺失完整行仅 39.5%，机器学习教科书级小数据与 99%+ 准确率通胀现象的活标本

Apollo Hospitals（印度泰米尔纳德邦）肾内科患者 24 项临床检验/体格检查指标（人口学、尿液检查、血生化、血液学、合并症五组）+ 临床诊断二分类标签 class（ckd/notckd）；官方唯一机读格式 data.csv（45,092 字节，401 行×25 列） 56

医学影像病理图像图像分类评测基准

Acevedo 外周血细胞数据集

影像数据人工标注原始数据17,092 张单细胞图像（8 组正常血象；供血者精确人数未披露，2015–2019 采集）

Acevedo dataset：Hospital Clinic de Barcelona 与加泰罗尼亚理工 UPC 2015–2019 采集的 17,092 张正常外周血单细胞显微图像——Advia 2120 → Sysmex SP1000i 染色 → CellaVision DM96 采图流水线，专家标注 8 组 10 类型，官方 CNN 基准最佳 96.2%、第三方微调最高 99.32%，CC BY 4.0 于 Mendeley Data 公开

Hospital Clinic de Barcelona 健康供血者外周血涂片（Advia 2120 全血计数 → Sysmex SP1000i 自动 May-Grünwald-Giemsa 染色 → CellaVision DM96 数字细胞成像），裁剪单细胞 360×363 px JPG RGB，专家标注 8 组（中性粒/嗜酸/嗜碱/淋巴/单核/未成熟粒/幼红/血小板），Mendeley Data snkd93bnjr V1 35