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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共 250 个数据集

PatchCamelyon (PCam) 基准数据集

PatchCamelyon (PCam) 基准数据集

医学影像肿瘤检测病理图像

包含96x96像素病理图像,标注肿瘤存在与否,用于癌症检测的Kaggle竞赛数据集。

来源ksmooi
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PathEnhanceDS

PathEnhanceDS

多模态病理学多模态

PathEnhanceDS是北京大学工程学院创建的病理学多模态数据集,包含约45,000例病理图像及文本,支持分级、分类、描述生成等任务,用于智能辅助诊断。

来源北京大学工程学院
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Histo-DD

Histo-DD

医学影像组织病理学图像分类

Histo-DD是针对组织病理学图像的数据集蒸馏算法,通过生成合成样本减少训练成本,提升分类效率。

来源澳大利亚健康创新研究所(AIHI)
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癌症多组学基准数据集

癌症多组学基准数据集

多模态癌症多组学

大规模癌症多组学基准数据集,整合TCGA数据,覆盖32种癌症,含20个多组学数据集,用于个性化癌症治疗的机器学习研究。

来源京都大学生物信息学中心,日本
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HISTOPANTUM

HISTOPANTUM

医学影像泛癌肿瘤检测

HISTOPANTUM是一个包含281,142张病理图像的泛癌肿瘤检测数据集,覆盖四种癌症,用于评估领域泛化算法。

来源华威大学计算机科学系组织图像分析中心
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临床试验LLM-CAR-T细胞混合癌症数据集v1

临床试验LLM-CAR-T细胞混合癌症数据集v1

文本癌症CAR-T细胞治疗

CAR-T细胞治疗与癌症临床试验数据集,包含文本和元数据,用于LLM训练。

来源ravistech
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PubMed-Cancer-NLP-Textual-Dataset

PubMed-Cancer-NLP-Textual-Dataset

文本癌症文本

从PubMed获取的癌症相关文本数据集,包含标题和摘要,带标签,用于NLP任务。

来源cyberpsych
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OmniPath

OmniPath

多模态病理学多模态

OmniPath是大型病理视觉-语言数据集,涵盖20个器官、49万样本,用于癌症检测、分级等病理诊断任务。

来源浙江大学
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CMMQA

CMMQA

文本癌症问答

包含520个癌症相关多项选择问答对,用于评估和优化癌症患者问答系统。

来源墨尔本大学计算与信息系统学院
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FreeTumor

FreeTumor

医学影像肿瘤合成医学影像

FreeTumor是一个用于合成肝脏、胰腺、肾脏肿瘤及COVID-19病变的医学影像数据集,支持肿瘤位置模拟,适用于肿瘤检测与分割研究。

来源Luffy03
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SegPath

SegPath

医学影像肿瘤微环境医学影像

SegPath数据集包含59,443张H&E染色图像,涵盖多种肿瘤类型,用于肿瘤微环境分析。

来源东京大学医学部预防医学系
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药物组合数据集

药物组合数据集

表格抗癌药物表格

包含手动整理的已发表抗癌药物组合试验数据,来自PubMed,以CSV表格形式提供。

来源langli-lab
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