癌症（总论）
癌症，即恶性肿瘤，是一类以细胞异常增殖、侵袭及转移为特征的疾病。其发病机制涉及原癌基因激活、抑癌基因失活及微环境改变，与遗传、环境、生活方式等多因素相关。临床表现因原发部位不同而异，常见症状包括局部肿块、疼痛、出血及全身性消耗。诊断依赖影像学、病理活检和分子分型，治疗手段涵盖手术切除、放射治疗、化学治疗、靶向治疗及免疫治疗等综合策略。随着精准医学发展，基于基因组学的个体化治疗和多学科协作成为临床重点，癌症已成为全球重大公共卫生挑战和生物医学研究核心领域。
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伊朗女性癌症统计数据集（2022）
伊朗女性癌症统计数据集，包含2022年各类癌症发病率等统计数据，用于流行病学分析。
SynthRAD2025挑战赛数据集
SynthRAD2025挑战赛数据集包含2362例癌症患者MRI-CT和CBCT-CT图像对，用于合成CT生成算法开发与验证，促进个性化放疗。
LesionLocator
包含23,262个注释的医学扫描，用于零样本病变分割和纵向跟踪的多模态数据集。
SlideInstruction 和 SlideBench
包含最大WSI指令跟随数据集和病理图像多模态基准，用于训练和评估病理图像对话模型。
TheBlueScrubs-v1
包含超过25亿医学Token的综合性互联网文本数据集，用于临床大语言模型开发。
PathOrchestra
包含30万张病理切片图像，覆盖20种组织器官，用于训练自监督病理基础模型，支持多种癌症相关临床任务。
HEST数据集
包含1,229张全切片图像及配对空间转录组数据，覆盖多种癌症，用于图像预测基因表达。
Cancer-Myth
包含585个癌症相关错误假设问题的数据集，用于评估LLM处理误导性查询的能力。
MCADRS（多标签癌症药物不良反应与摘要数据集）
MCADRS数据集包含2000条癌症药物不良反应帖子，提供药物名称、不良反应标签及摘要，用于癌症药物警戒与摘要生成。
三合一癌症数据集
约180万样本的三合一癌症相关文本数据集，融合学术文章、指令微调和精选教育数据。
SAMVAE数据集
整合六种模态的癌症生存分析数据集，包含乳腺癌和低级别胶质瘤数据，用于多模态生存预测。
THUNDER
THUNDER是数字病理学瓦片级基准，涵盖16种癌症，用于评估基础模型的特征、鲁棒性和不确定性。
