NIH Chest X-ray Bbox Version

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NIH 胸部 X 射线数据集收录了 30805 名独特患者的 112120 张带疾病标签的 X 射线图像，标签通过自然语言处理从放射学报告中挖掘生成，准确率预计超 90%，适用于弱监督学习。

Brain MRI Tumor Detection Analysis Dataset

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本数据集收录了来自 1500+ 名患者的 43000+ 多序列 MRI 扫描，覆盖 T1、T2、FLAIR、DWI 等常见影像序列，并由专业放射科医生完成肿瘤类型、分级与分割标注。包含胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤、转移瘤等多种肿瘤以及健康对照样本。

数据文件提供多种格式（.nii、.mat、.ima、.jpg、.pth 等），既能满足 深度学习建模与基准评测，也支持 临床研究、3D 可视化和生成式 AI 数据增强。

适用方向：肿瘤检测与分割、模型评测、多模态学习、临床研究与医学教育。

Simple Fracture and Comminuted Fracture X-ray Data

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该数据集骨折类别分两种：单纯性骨折共 7522 张图，含 1211 张医院来源原图和 6311 张增强图；粉碎性骨折共 8539 张图，含 1173 张原图（医院与网络来源，网络占比约 1/10）和 7366 张增强图。数据集总规模 16061 张（原图 2384 张 + 增强图 13677 张）。

3D Liver and Liver Tumor Segmentation

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数据集含 CT、MRI 等多种成像模式，能提供多视角以增强算法泛化性；涵盖不同年龄、性别、种族患者的影像，确保在多样人口群体和医疗场景中的相关性。每张图像经放射科专家注释，标注肝脏边界与肿瘤区域，作为算法训练和评估的依据，且专为 3D 分割定制，呈现肝脏结构与肿瘤的体积表示，贴合解剖学和病理学实际。同时，其包含良性、恶性等各类肿瘤，可应对不同病理挑战。

3D Medical Image Segmentation

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本数据集是医学图像分割领域的综合型数据集，整合多个公开影像数据集而成。数据集经标准化处理，以统一结构包含原始 CT 扫描影像、对应 “真实标签”（Ground Truth）及各类损失函数输出结果，核心用于评估分割方法，也可用于分割模型的训练与测试。

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