肺结节
肺结节是肺部影像检查中局灶性、类圆形密度增高影，直径多≤3 cm，单发或多发。其形成与炎症、肉芽肿、良性肿瘤及早期肺癌等病理过程有关。多数患者无明显症状，常在体检时偶然发现。评估需综合影像特征、临床风险因素及动态变化，常用低剂量CT随访、增强扫描或PET-CT，必要时穿刺活检。管理依据恶性风险分层，包括定期观察、抗炎后复查或手术切除。精准评估与个体化随访是避免过度诊疗的关键。随着人工智能辅助诊断的应用，肺结节的检出与定性效率显著提升。
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CIRDataset
包含956条肺结节分段和恶性预测标注的放射学数据集，源自LIDC-IDRI和LUNGx，用于提高肺癌筛查准确性。
3D医学软分割数据集
包含864个3D肺结节图像的软分割数据集，用于医学图像软分割研究，来源LIDC-IDRI。
BIMCV-RG
BIMCV-RG数据集包含5,328对高分辨率3D CT体积和对应放射学报告，用于胸部疾病诊断的自动报告生成。
FunnyNodules
FunnyNodules是一个参数化合成肺结节医学影像数据集，用于评估可解释AI模型的属性推理正确性。
OpenVAE
大规模胸部CT增强数据集，包含17,316例增强扫描，标注精细解剖结构，提升肺结节检测性能。
肺结节评估挑战数据集
EXACT09 数据集包含胸部CT影像及肺结节标注信息，用于肺结节检测与分类算法评估，是早期医学影像挑战赛中的经典基准数据集。
肺结节分类挑战数据集
LUNGx Challenge 数据集包含胸部CT影像及肺结节分类标签，用于评估肺结节良恶性判断算法，是影像组学与深度学习肺癌分类研究的重要基准。
早期肺癌筛查数据库
ELCAP 公共肺影像数据库提供低剂量胸部CT扫描及肺结节信息，用于早期肺癌筛查研究与影像分析，是肺癌早筛研究的重要历史数据资源。
肺结节检测挑战数据集
ANODE09 是早期肺结节检测挑战数据集，包含胸部CT影像及专家标注，用于评估自动肺结节检测算法的准确性与鲁棒性，是经典医学影像基准之一。
肺癌检测挑战数据集
Kaggle 2017肺癌检测挑战数据集包含大量胸部CT扫描图像，用于肺结节识别与肺癌早期筛查模型开发，是深度学习医学影像研究的重要数据来源。
非小细胞肺癌影像组学数据集
NSCLC Radiomics 数据集包含肺癌CT影像与临床信息，支持影像组学分析、肿瘤分型与生存预测等任务，是肺癌AI研究的重要基础数据资源。
非小细胞肺癌影像基因组学数据集
NSCLC Radiogenomics 数据集结合肺癌CT影像与基因组学数据，提供影像特征与基因突变关联分析基础，广泛用于肺癌精准医疗与影像组学研究。
