medical-imaging-datasets是一个聚焦医学影像数据集的开源整理仓库

medical-imaging-datasets是一个聚焦医学影像数据集的开源整理仓库，由开发者 `sfikas` 维护，核心目标是为医学影像分析、计算机视觉、机器学习（尤其是深度学习）领域的研究者、工程师提供系统化、可检索的医学影像数据集资源汇总，降低数据集查找、使用的门槛。

medical-imaging-datasets核心特点：

1、覆盖范围广泛，细分场景全面：

– 模态丰富：涵盖X光（X-ray）、CT、MRI、超声（Ultrasound）、病理切片（Histopathology）、内窥镜图像、眼底照片、分子影像（PET/SPECT）等几乎所有主流医学影像模态。

– 疾病/任务覆盖：包括肿瘤检测（如肺癌、乳腺癌）、器官分割（如脑、心脏、肝脏）、病变诊断（如肺炎、糖尿病视网膜病变）、影像配准/融合、预后分析等各类研究任务；同时覆盖成人、儿科、老年医学等不同人群的影像数据。

2、信息维度完整，实用性强：

每个数据集条目均包含标准化的核心信息，避免研究者反复检索零散资源：

– 基础信息：数据集名称、发布机构/团队、发布年份；

– 数据规格：样本量、影像分辨率/维度、标注类型（如像素级分割、病灶标注、分类标签）；

– 获取方式：公开下载链接、申请流程（部分需伦理审批/学术合作）、授权协议；

– 配套资源：是否提供基线模型、论文链接、官方教程/文档；

– 适用任务：明确标注该数据集可用于的研究方向（如分类、分割、检测、生成）。

3、分类清晰，检索便捷：

仓库采用结构化的组织方式：

– 按影像模态分类（如CT Datasets、MRI Datasets、X-ray Datasets）；

– 按解剖部位分类（如Brain Imaging、Chest Imaging、Abdominal Imaging）；

– 按研究任务分类（如Segmentation Datasets、Classification Datasets）；

同时提供简单的索引/目录，可快速定位目标场景的数据集。

medical-imaging-datasets适用场景：

1、医学影像AI算法的研发与验证（如分割、检测、分类模型训练）；

2、学术研究中数据集的对比选择（如不同模态/样本量的数据集效果验证）；

3、入门者学习医学影像分析时的数据集选型参考；

4、科研团队快速定位符合研究方向的开源数据，减少数据采集/标注成本。

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标签： GitHub仓库, 医学影像

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