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。
获取 癌症（总论） 专属定制方案共 250 个数据集
CancerGUIDE
CancerGUIDE是由GPT-4.1生成的合成肿瘤学患者档案数据集，包含患者描述和推荐治疗方案，用于评估LLM的指南遵循和临床推理能力。
OpenTME
OpenTME是包含3634张TCGA来源H&E全切片图像的五种癌症单细胞分辨率肿瘤微环境定量数据集，提供4500余项指标，用于空间生物学和计算病理学研究。
RadThinking
RadThinking是一个用于癌症筛查纵向临床推理的放射学VQA数据集，包含2万+CT扫描，三层推理问题，支持AI多步骤推理训练。
MIDOG 2025挑战数据集
MIDOG 2025挑战数据集包含365例人类、犬、猫12种肿瘤的病理切片图像，用于评估有丝分裂检测模型的泛化能力，涵盖热点、随机和挑战性区域三种采样策略。
癌前病变-肿瘤进展多组学数据
汇集3502个公开多组学数据集，涵盖癌前病变到肿瘤进展轨迹，包括单细胞、空间转录组等多种模态，用于癌症进展机制研究。
CancerVerse
CancerVerse是一个大规模腹部3D医学图像分割数据集，含多中心标注，支持迁移学习与算法基准测试。
PathAgentBench
PathAgentBench是一个病理学全切片图像基准数据集，含1,822张TCGA图像和190张乳腺癌切片，由病理学家标注17,135条诊断路径，评估视觉语言模型的证据寻求能力。
TCGA-SurvReport
覆盖六个TCGA癌症队列的基准数据集，整合病理、临床和分子证据，用于癌症生存预测。
RIDER Lung CT 肺癌 CT 影像数据集
RIDER Lung CT Dataset 是用于评估非小细胞肺癌患者 CT 扫描图像的肿瘤变异性数据集，其包含 15419 张图片。该数据集包含 32 名非小细胞肺癌患者的信息，每位患者均在 15 分钟内通过相同方案进行两次胸部 CT 扫描，放射科医生则在图像中独立测量每个肿瘤的最大直径，并且计算机软件会被用于协助测
医学 PET-CT 图像数据集
Segmenting Soft Tissue Sarcomas Dataset 是一套医学 PET-CT 图像数据集，数据均来自于手术病理确认的软组织肉瘤，它是 TCIA 研究的预处理子集。
癌症肿瘤基因突变解释数据集
Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment Dataset 是一个对癌症肿瘤基因突变解释的数据集，其包含用于训练的基因突变描述文件和对基因突变进行分类的临床证据。
癌症 CT 影像
TCGA – KICH 癌症 CT 影像是腺瘤和腺癌相关的数据集，其包含来自 113 人共 2325 个数据文件，该数据集旨在对癌症诊治过程进行全程数字化跟踪，并以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。
