新冠病毒感染
新冠病毒感染（COVID-19）是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）引起的急性呼吸道传染病。病毒主要通过飞沫和接触传播，侵入人体后结合血管紧张素转化酶2（ACE2）受体，可累及呼吸、心血管、神经等多个系统。典型临床表现为发热、干咳、乏力，部分患者出现嗅觉味觉减退、咽痛、腹泻等，重症可进展为肺炎、急性呼吸窘迫综合征甚至多器官衰竭。诊断依赖核酸检测和抗原检测，治疗以对症支持、抗病毒药物（如奈玛特韦/利托那韦）及重症监护为主，疫苗接种是核心预防手段。该病已成为全球重大公共卫生问题，相关研究聚焦于病毒变异、长期后遗症和群体免疫策略。
获取 新冠病毒感染 专属定制方案共 87 个数据集
COVID19-CT
COVID19-CT数据集提供COVID-19患者的CT影像，用于诊断和分割。
冠状病毒数据集
韩国COVID-19数据集，用于数据科学研究和竞赛。
COVID-19图像数据收集
包含COVID-19及类似呼吸道疾病病例的胸部X光/CT图像公开数据集，用于医学影像分析。
COVID-19影像数据集
包含COVID-19及其他肺炎的胸部X光和CT图像数据集，用于辅助诊断和分类研究。
COVID-19胸部X光数据集
包含COVID-19、细菌性肺炎和正常胸部X光图像的分类数据集。
COVID-19胸部X光数据集
包含6500张胸片X光图像，具有像素级肺部分割，517例COVID-19病例，用于肺炎检测和分割研究。
COVID-19图像数据收集
包含COVID-19等呼吸道疾病的胸部X光或CT图像数据集。
COVID-19 X射线数据集
包含188张胸部X射线图像，用于区分正常和肺炎（COVID-19），辅助早期检测。
COVID-19 X射线数据集（训练和测试集）
包含胸部X光图像，用于COVID-19检测和肺炎分类，分为训练集和测试集。
COVID-19 X射线数据集
包含胸部X射线图像，用于检测COVID-19，标签有COVID-19、正常和肺炎，适用于深度学习分类任务。
小规模POLCOVID肺炎检测任务1数据集
用于肺炎检测的医学影像分类数据集，包含498张图像，分为正常和肺炎两类，已划分训练、验证和测试集。
PhysioNet COVID-19医疗数据集
PhysioNet COVID-19数据集包含ICU监测与生命体征等临床数据，用于重症预测、临床建模及医疗AI研究。
