肺结节

LNDb 是一个高质量肺结节CT数据库，提供完整胸部CT影像及专家级结节标注，适用于肺结节检测、分类及深度学习辅助诊断模型训练与评估。

LUNA16 是肺结节检测领域的重要挑战数据集，基于LIDC-IDRI筛选与标准化处理，提供统一CT图像与结节标注，用于肺结节自动检测算法评估与比较。

LIDC-IDRI 是肺结节研究中最经典的CT影像数据集之一，包含上千例胸部CT扫描及多名放射科医生对肺结节的精细标注，支持结节检测、分割、分类与计算机辅助诊断等任务。

该数据集包含377名中等大小肺结节患者的临床记录，数据模态为临床表格与文本信息，涵盖患者基本信息、结节恶性概率预测、PET扫描、活检及手术等诊断干预手段的应用情况以及最终病理诊断结果，主要用于研究社区肺科医生对肺结节的实际管理实践、诊断测试的合理性与指南依从性，以优化肺癌早期检测与临床决策流程。

该数据集包含685例肺结节患者的临床表格与血浆蛋白质组学数据，通过质谱技术测量LG3BP和C163A蛋白标志物，并结合临床风险模型构建集成分类器，主要用于肺结节良恶性鉴别研究，以支持肺癌早期诊断和减少不必要的侵入性检查。

大规模医学CT数据集包含约16万个CT体积和4200万张切片，覆盖多种解剖区域和临床场景，属于图像数据，主要用于器官与病灶分割、三维重建、算法基准测试和辅助诊断研究。

胸部疾病X光数据集包含超过十万张胸部影像及十四种胸腔疾病标签，属于多标签图像数据，具有较强临床代表性，主要用于疾病多标签分类、联邦学习、影像识别和分布式模型评估。

该数据集包含48例恶性孤立性肺结节患者的在体共聚焦激光内镜显微影像数据，采用0.6毫米和1.4毫米两种直径探头对不同肺段结节进行成像，数据模态为临床内镜影像与相应诊断信息，主要用于评估探头式共聚焦激光内镜在肺结节诊断中的可行性、比较不同探头成像效果，并支持肺癌早期诊断与在体显微病理特征的相关研究。

该数据集包含结节与非结节的特征数据，涉及影像或其他医学测量中的形态、纹理等属性，数据模态可能包括图像特征或临床表格。它主要用于肺结节或其他结节的检测与分类研究，支持机器学习模型训练，以辅助医学影像分析和疾病诊断应用。

该数据集是一个蛋白质组学数据集，包含通过液相色谱-串联质谱分析获得的良性肺结节、肺腺癌和正常支气管上皮样本的蛋白质表达数据，以及通过平行反应监测验证的候选生物标志物信息，主要用于肺癌早期诊断的蛋白质生物标志物发现研究，旨在识别能够区分良恶性肺结节的关键蛋白质特征，以支持非侵入性分子诊断方法的开发。

该数据集包含三种AI算法在检测实性、磨玻璃和部分实性肺结节时的分层汇总统计数据，数据模态为统计表格，涵盖了算法在不同类型结节上的性能指标，主要用于医学影像分析、计算机辅助诊断和肺癌早期筛查等研究，以评估和比较AI算法在肺结节检测中的准确性与可靠性。

该数据集包含2008年至2014年间美国老年退伍军人新诊断肺结节的临床回顾性队列数据，数据模态为临床表格，涵盖年龄、合并症指数、预期寿命分类、结节大小及四年随访情况等变量，主要用于研究年龄、合并症和预期寿命对肺结节随访管理决策的影响，以探索老年患者个体化随访策略并优化临床指南。