气胸
气胸是指气体进入胸膜腔造成积气状态，导致肺组织受压缩而部分或完全萎陷的临床病症。按病因可分为自发性、外伤性及医源性，其中原发性自发性气胸常见于瘦高体型青年男性，继发性多见于慢性阻塞性肺疾病等肺部基础病变患者。主要病理机制为脏层胸膜破裂或胸壁损伤使空气进入胸膜腔，胸腔内压力升高，影响静脉回流与呼吸功能。典型表现为突发一侧胸痛、刺激性咳嗽及进行性呼吸困难，张力性气胸可迅速引发循环衰竭。诊断依靠胸部X线或CT检查，治疗包括观察、胸腔穿刺抽气、胸腔闭式引流或手术干预。在临床大数据平台中，气胸的精准分型与复发风险评估对于个体化管理和预后预测具有重要价值。
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该Kaggle整理版将SIIM-ACR气胸挑战图像和掩膜组织为更易使用的目录结构，可用于气胸区域分割、检测和模型教学。 数据包含真实病例或专家标注信息，适用于围绕相关疾病开展模型训练、表型抽取、影像识别、分割、预后评估或临床自然语言处理等研究。
SIIM-ACR气胸分割挑战数据集
SIIM-ACR 气胸数据集包含胸部X光和气胸区域RLE掩膜，是气胸检测与分割研究中使用频率很高的公开挑战数据集。 数据包含真实病例或专家标注信息，适用于围绕相关疾病开展模型训练、表型抽取、影像识别、分割、预后评估或临床自然语言处理等研究。
气胸数据集
该数据集是一个以气胸为主题的医学影像数据集，包含X光或CT等模态的图像数据，并可能附带病例标注和诊断标签，主要用于支持医学影像分析、气胸自动检测算法开发以及深度学习模型在辅助诊断中的应用研究。
SIIM-ACR 气胸分割数据集
该数据集包含胸部X光影像，属于图像模态数据，用于气胸的检测与分割任务，通过训练模型预测气胸存在并生成二进制掩码以定位病变区域，主要应用于医学影像分析、计算机辅助诊断及深度学习研究，旨在提升气胸早期识别的准确性和效率。
COVID-19相关气胸数据集
该数据集是一个医学临床数据集，包含来自67篇文献的113例COVID-19并发气胸患者的详细病例信息，数据模态主要为临床表格和文本描述，涵盖患者基础疾病、住院时间、气胸位置及治疗情况等变量，主要用于研究COVID-19相关气胸的临床特征、发生机制及其与呼吸窘迫综合征的关联，为呼吸系统并发症的诊疗提供数据支持。
气胸放射影像数据集
该数据集包含胸部放射影像（X光片）这一图像模态数据，每张影像均标注了气胸的存在与否、气胸大小及图像复杂度，主要用于气胸的自动检测、量化分析与医学影像研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在胸部疾病识别领域的应用。
气胸数据集
这是一个基于胸部X光图像的气胸医学影像数据集，包含图像及标注数据，主要用于气胸的自动检测与分割研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在医学影像分析领域的应用开发。
气胸患者特征数据集
该数据集包含175例疑似气胸患者的CT影像和临床表格数据，通过提取影像组学特征并应用梯度提升机、XGBoost等机器学习模型，旨在开发智能诊断工具以提升气胸检测的准确性和效率，支持放射科医生进行快速、精准的影像解读，减少诊断错误并改善患者预后。
气胸数据集
该数据集是一个包含胸部X光图像及其气胸区域标注的医学影像数据集，数据模态为图像和分割掩码，主要用于支持深度学习模型在气胸自动检测与精确分割方面的研究，应用于医学影像分析和辅助诊断场景。
PTX-498：多中心气胸分割胸部X光图像数据集
PTX-498数据集包含498张来自三家医院的胸部X光图像，每张图像均带有由资深放射科医师标注的像素级气胸区域分割标签，图像模态为医学X光影像，经过尺寸统一、强度裁剪和归一化处理，并已匿名化以保护患者隐私，该数据集主要用于气胸自动检测与分割算法的研究，支持医学图像分析、深度学习模型开发和临床辅助诊断等方向的应用。
CAP研究数据集
该数据集是一个包含气胸患者与非气胸患者临床信息的医学数据集，数据模态可能涉及影像学数据和临床表格，主要用于气胸疾病的诊断、风险预测及相关医疗研究，支持机器学习在医学影像分析和临床辅助决策中的应用。
SIIM-ACR气胸数据集
该数据集是一个包含胸部X光影像及气胸区域标注的医学影像数据集，数据模态为图像数据及其分割掩码，主要用于气胸自动检测的计算机辅助诊断研究，通过深度学习模型实现胸部X光片中气胸区域的精准识别与定位，为临床诊断提供辅助工具。