肺结节

包含肺结节风险分层成本效益分析决策模型参数的数据集。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。