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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MOTS
MOTS是一个大规模3D腹部CT多器官与肿瘤分割数据集，含1155个扫描，用于计算机辅助诊断、手术规划等。
DiagSet
DiagSet是前列腺癌组织病理学图像数据集，包含430个全注释扫描和260万+组织补丁，用于深度学习辅助诊断和分级。
NCI抗癌活性预测数据
NCI图数据集用于抗肿瘤活性预测的图分类任务，化合物表示为图，原子为节点，键为边。
恶性肿瘤与医疗人员数据集
包含恶性肿瘤新病例、发病率、医疗人员薪资和人口数据的多表格数据集。
Intelligent Sight and Sound：慢性癌症疼痛数据集
首个慢性癌症疼痛多模态数据集，包含29名患者的509个视频及自我报告疼痛评分，用于疼痛分类评估。
药物组合提取数据集
包含1634篇专家标注的摘要，用于从文献中提取2-15种药物组合的有效性信息，特别关注协同效应，适用于癌症治疗等临床研究。
CandidateDrug4Cancer
包含54869个癌症相关药物分子的分子图学习基准数据集，用于抗癌药物发现。
癌症DNA序列检测数据集
包含152种癌症的DNA序列数据集，用于癌症检测。
SynthRAD2023 Grand Challenge数据集
包含1080对脑部和盆腔CT、CBCT和MRI图像，用于放射治疗中合成CT生成的公开数据集。
MedNgage数据集
包含2100条癌症症状管理对话，标注社会情感与认知参与度，用于提升AI对医患对话的理解。
医学分割十项全能数据集
医学分割十项全能数据集，包含CT和MRI的3D医学图像，用于肿瘤和健康组织分割。
肿瘤数据集
包含九个医学影像测量特征和二元标签的肿瘤数据集，用于预测肿瘤是否存在。
