纵隔淋巴结肿大
纵隔淋巴结肿大指纵隔内淋巴结因淋巴细胞增生、炎症浸润或肿瘤细胞转移等导致体积异常增大，常见病因包括感染、结节病、淋巴瘤及肺癌转移等。患者可表现为胸痛、咳嗽、呼吸困难、声音嘶哑，或因压迫上腔静脉出现面部肿胀，部分可无症状。胸部CT是首选影像学检查，PET-CT有助于良恶性判断，确诊常需纵隔镜或超声支气管镜引导下穿刺活检。治疗以病因为导向，包括抗感染、化疗、放疗或免疫抑制。在临床数据平台和科研知识库中，这一发现是连接影像征象与最终诊断的关键节点，支撑鉴别诊断和精准管理。
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TBNA数据（EBUS引入前后）
EBUS引入前后TBNA数据的表格数据集，用于分析超声支气管镜对经支气管针吸活检的影响。
肺部定量影像网络数据集
QIN Lung CT Collection 提供肺部CT影像与标准化标注数据，用于肿瘤定量分析、影像算法验证及医学影像计算方法研究。
肺部CT标准参考数据集
RIDER Lung CT 提供标准化肺部CT影像数据，用于医学影像算法验证、跨设备一致性分析及纵向研究，支持胸部疾病计算机辅助诊断。
非小细胞肺癌影像组学数据集
NSCLC-Radiomics 提供非小细胞肺癌患者胸部CT影像及临床信息，用于放射组学建模、肿瘤特征分析及生存预测等医学人工智能研究。
肺部PET-CT诊断数据集
Lung-PET-CT-Dx 提供肺癌患者PET-CT影像数据，包含肿瘤及纵隔相关病变信息，广泛用于肿瘤检测、分期评估及多模态医学影像分析。
肺结节与胸部CT影像数据库
LIDC-IDRI 是经典胸部CT影像数据集，包含肺部结节及多医生标注信息，覆盖完整肺部扫描，常用于肺结节检测、分割及医学影像计算机辅助诊断研究。
非小细胞肺癌影像基因组学数据集
NSCLC-Radiogenomics 结合非小细胞肺癌CT影像与基因组数据，用于研究影像特征与分子生物标志物之间的关联，支持精准医学与多模态分析。
纵隔淋巴结量化（LNQ）挑战数据集
该数据集是一个包含513个胸部CT扫描图像的医学影像数据集，数据模态为三维CT影像，涵盖多种癌症类型且图像质量符合临床标准。数据集通过专业医师手动分割和标注纵隔淋巴结，主要用于评估和改进弱监督分割方法，以提升淋巴结量化准确性，支持癌症分期、治疗规划等临床应用研究。
大规模胸部CT病灶数据集
DeepLesion 是从临床CT中自动挖掘的大规模病灶数据集，涵盖肺部及纵隔区域多种异常，包括淋巴结等结构，常用于目标检测、病灶识别与医学影像分析研究。
医学图像分割多器官数据集
Medical Segmentation Decathlon Lung 提供胸部CT影像与肺部病灶标注，用于医学图像分割任务的统一基准测试，支持深度学习分割模型研究。
纵隔淋巴结分割CT数据集
该数据集是一个高质量的CT影像数据集，包含专家标注的纵隔淋巴结区域，数据模态为CT扫描图像，主要用于纵隔淋巴结分割、医学影像分析以及计算机辅助诊断系统的研究与开发，为深度学习模型训练和淋巴结疾病诊断提供支持。
纵隔淋巴结肿大患者与非肿大患者的临床特征数据集（N = 210）
该数据集包含210例患者的临床表格数据，涵盖基本信息、临床表现和实验室检查结果，通过对比纵隔淋巴结肿大患者与非肿大患者的临床特征，主要用于纵隔淋巴结肿大的临床特征分析、疾病诊断与鉴别诊断研究，为医学统计模型提供数据支持。
