数据集概览

属性	说明
数据集名称	医学影像训练数据集
总规模	2000万+ 医学影像训练样本
覆盖模态	CT · MRI · X光(DR) · 超声 · 内镜 · PET-CT · SPECT · 病理切片 · DSA · OCT
任务类型	图像分类 · 目标检测 · 语义分割 · 实例分割 · 关键点检测 · 影像报告生成 · 图像配准 · 去噪增强
标注标准	双人独立标注 + 主任医师审核 + 病理金标准验证（有病理时）
来源	自研/采集（三甲医院脱敏影像数据，授权运营）
应用场景	模型预训练 · 模型微调 · 模型评测
供应形式	硬盘 · 云盘 · API · 数据基础设施

字段维度体系

类别	字段	说明
影像标识	影像ID · StudyUID · SeriesUID · SOPInstanceUID	DICOM标准唯一标识体系
模态属性	模态类型 · 解剖部位 · 图像尺寸 · 像素间距 · 层厚	影像物理属性与扫描参数
标注信息	标注类型 · 标注框/掩码 · 标注标签 · 标注者ID · 审核状态	医学标注结果与质控信息
临床参考	病理金标准 · 临床诊断 · 随访结果 · ICD编码	客观诊断参考标准
数据来源	采集机构 · 设备型号 · 采集时间 · 数据授权方式	数据溯源与合规信息

影像模态与标注任务分布

影像模态	典型解剖部位	标注任务	样本规模
CT	胸部 · 腹部 · 颅脑 · 脊柱	肺结节检测/分割、肝脏肿瘤分割、颅内出血分类	800万+
MRI	颅脑 · 膝关节 · 脊柱 · 前列腺	脑肿瘤分割、ACL撕裂检测、椎间盘突出分类	500万+
X光(DR)	胸部 · 骨骼 · 腹部	肺炎检测/分类、骨折检测、气胸识别	400万+
超声	腹部 · 甲状腺 · 乳腺 · 心脏	甲状腺结节TI-RADS分级、乳腺BI-RADS分级、心功能评估	120万+
内镜	消化道 · 呼吸道	息肉检测、早癌筛查、病变分级	80万+
病理切片	乳腺 · 肺 · 胃肠 · 宫颈	细胞核分割、肿瘤区域分类、免疫组化评分	100万+

脱敏 JSON 样例

示例1 · CT肺结节检测

{
  "image_id": "IMG_CT_CHEST_2024Q3_0582134",
  "modality": "CT",
  "body_part": "chest",
  "image_size": [512, 512, 321],
  "voxel_spacing": [0.625, 0.625, 1.0],
  "annotations": [
    {"type":"bbox","label":"solid_nodule","coordinates":{"x":234,"y":187,"z":145,"w":18,"h":18,"d":3},"confidence":0.96},
    {"type":"bbox","label":"ground_glass_opacity","coordinates":{"x":410,"y":298,"z":152,"w":24,"h":32,"d":5},"confidence":0.91}
  ],
  "clinical_diagnosis": "右肺上叶实性结节(Lung-RADS 4A),建议3个月随访",
  "annotator_id": "ANNO_RAD_0113",
  "review_status": "approved",
  "reviewer_id": "REVIEW_RAD_CHIEF_04"
}

示例2 · MRI脑肿瘤分割

{
  "image_id": "IMG_MRI_BRAIN_2024Q3_0128976",
  "modality": "MRI",
  "body_part": "head",
  "sequences": ["T1","T1ce","T2","FLAIR"],
  "image_size": [240, 240, 155],
  "annotations": {
    "type":"segmentation_mask",
    "labels": {
      "enhancing_tumor":{"voxel_count":38241,"volume_ml":14.9},
      "peritumoral_edema":{"voxel_count":124562,"volume_ml":48.7},
      "necrotic_core":{"voxel_count":15208,"volume_ml":5.9}
    }
  },
  "pathology_report": "胶质母细胞瘤,WHO IV级,IDH野生型,MGMT甲基化阴性",
  "gold_standard_source": "术后病理",
  "review_status": "approved"
}

示例3 · X光胸部多标签分类

{
  "image_id": "IMG_XRAY_CHEST_2024Q3_0321456",
  "modality": "X_RAY",
  "body_part": "chest",
  "view_position": "PA",
  "image_size": [2160, 2560],
  "annotations": {
    "type":"multilabel_classification",
    "labels": [
      {"finding":"cardiomegaly","present":false},
      {"finding":"pleural_effusion","present":true,"severity":"moderate"},
      {"finding":"pneumonia","present":false},
      {"finding":"pneumothorax","present":false}
    ]
  },
  "report_summary": "右侧中等量胸腔积液,建议超声定位穿刺引流",
  "annotator_id": "ANNO_RAD_0207",
  "kappa_score": 0.92
}

示例4 · 超声甲状腺结节

{
  "image_id": "IMG_US_THYROID_2024Q3_0087142",
  "modality": "ultrasound",
  "body_part": "thyroid",
  "image_size": [512, 512],
  "annotations": [
    {"type":"contour","label":"thyroid_nodule","points":[[187,132],[195,128],...,[182,136]],"area_px":3241},
    {"type":"classification","label":"TI-RADS_4b","criteria":[{"hypoechoic":true},{"irregular_margin":true},{"taller_than_wide":true}]}
  ],
  "pathology_report": "甲状腺乳头状癌(FNA确诊,Brasilian Bethesda VI)",
  "gold_standard_source": "细针穿刺活检",
  "review_status": "approved"
}

示例5 · 病理细胞核分割

{
  "image_id": "IMG_PATH_BREAST_2024Q3_0015248",
  "modality": "pathology",
  "body_part": "breast",
  "stain": "H_E",
  "magnification": "40x",
  "image_size": [2048, 2048],
  "annotations": {
    "type":"instance_segmentation",
    "nuclei": [
      {"instance_id":1,"label":"epithelial","mask_rle":"...","area":452,"circularity":0.87},
      {"instance_id":2,"label":"inflammatory","mask_rle":"...","area":321,"circularity":0.91}
    ],
    "total_nuclei": 1247,
    "tumor_stroma_ratio": 0.38
  },
  "diagnosis": "浸润性导管癌,组织学分级II级",
  "gold_standard_source": "双人独立标注+病理专家审核",
  "review_status": "approved"
}

标注规范

双人独立标注

每例影像由两位影像科医师独立阅片标注，标注结果独立保存

病理金标准

有术后病理/活检的病例以病理为金标准，确保标注客观可靠

主任医师审核

争议样本由主任医师最终裁决，定期抽检复核标注质量

DICOM脱敏

完整剥离DICOM头文件中的患者身份信息，仅保留影像数据与临床诊断

AI 应用场景

病灶智能检出

肺结节、肝脏肿瘤、颅内出血等常见病灶的自动化检测与定位，提升影像科读片效率

器官/肿瘤分割

多模态影像的器官轮廓勾画与肿瘤边界精确分割，支持放疗靶区自动勾勒

影像报告自动生成

基于影像特征的自动结构化报告生成，减少影像科医师文书工作量

病变良恶性鉴别

肺结节Lung-RADS、甲状腺TI-RADS、乳腺BI-RADS等标准化分级智能评估

多模态影像融合

CT+PET-CT、MRI+T1+T2+FLAIR等跨模态影像配准与融合训练

疗效评估与随访

治疗前后影像对比分析，RECIST评估、肿瘤退缩自动量化等纵向随访模型

商业价值

降低AI研发成本

即用型标注数据集替代百万级影像标注外包，将医疗影像AI研发周期缩短50%+。

病理金标准保障

有病理的确诊病例以病理为金标准标注，模型训练效果显著优于仅影像标注。

合规安心

DICOM完整脱敏 + 授权运营 + 数据安全法合规，免除数据合规后顾之忧。

即插即用

提供DICOM+NIfTI双格式，标注支持COCO/YOLO/ITK-SNAP等多种标注格式导出。

常见问题

影像数据是否做了脱敏处理？

是的。所有影像均经过完整DICOM脱敏，剥离患者姓名、ID、出生日期、检查号等PHI信息，仅保留匿名标识、影像像素数据和临床诊断结果。

病理金标准是如何确认的？

有手术切除或穿刺活检的病例，以术后病理报告作为金标准；无病理的病例由两位影像科医师独立标注并交叉验证。

支持哪些标注格式导出？

影像文件为DICOM/NIfTI双格式，标注支持COCO JSON、YOLO txt、ITK-SNAP seg.nrrd、PASCAL VOC等通用格式，可无缝接入主流训练框架。

获取医学影像完整目录

2000万+训练样本 · 10大模态 · 多任务覆盖。联系数据专家获取详细影像清单与商务报价。

立即咨询 137-5502-0164 返回数据集目录

医学影像训练数据集