CT 医学图像
下载链接：http://suo.nz/2tQehH
该数据集旨在允许测试不同的方法来检查与使用对比度和患者年龄相关的 CT 图像数据的趋势。基本思想是识别与这些特征密切相关的图像纹理、统计模式和特征，并可能构建简单的工具，在这些图像被错误分类时自动对其进行分类（或查找可能是可疑情况、错误测量或校准不良机器的异常值）
MedMNIST医学图像分割评估
下载链接：http://suo.nz/2Bmrmo
MedMNIST，这是 10 个预处理的医学开放数据集的集合。MedMNIST 经过标准化处理，可在轻量级 28x28 图像上执行分类任务，无需背景知识。它涵盖了医学图像分析中的主要数据模式，在数据规模（从 100 到 100,000）和任务（二元/多类、序数回归和多标签）上具有多样性。MedMNIST 可用于教育目的、快速原型设计、多模式机器学习或医学图像分析中的 AutoML。此外，MedMNIST Classification Decathlon 旨在对所有 10 个数据集上的 AutoML 算法进行基准测试
多标签视网膜疾病 (MuReD) 数据集
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多标签视网膜疾病（MuReD）数据集，使用从三个不同的最先进来源（即 ARIA、STARE 和 RFMiD 数据集）收集的图像，并执行一系列后处理确保图像质量的处理步骤、要分类的广泛疾病以及每个疾病标签有足够数量的样本。MuReD 数据集由 2208 张图像组成，具有 20 个不同的标签，图像质量和分辨率各不相同。同时，确保数据的最低质量，每个标签有足够数量的样本。
疟疾细胞图像数据集
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皮肤癌 MNIST：HAM10000
下载链接：http://suo.nz/33n6Xy
该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像，通过不同的方式获取和存储。最终数据集包含 10015 张皮肤镜图像，可用作学术机器学习目的的训练集。案例包括色素病变领域所有重要诊断类别的代表性集合：光化性角化病和上皮内癌/鲍温氏病 (akiec)、基底细胞癌 (bcc)，超过50%的病变是通过组织病理学（histo）证实的，其余病例的ground truth要么是后续检查（follow_up），要么是专家共识（consensus），要么是活体共聚焦显微镜（confocal）证实. 数据集包括具有多个图像的病变，可以通过 HAM10000_metadata 文件中的 lesion_id 列进行跟踪。
乳房组织病理学图像
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原始数据集包含以 40 倍扫描的 162 个完整的乳腺癌 (BCa) 标本幻灯片图像。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的补丁（198,738 个 IDC 负值和 78,786 个 IDC 正值）。每个补丁的文件名格式为：u_xX_yY_classC.png — > example 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中 u 是患者 ID (10253_idx5)，X 是裁剪此补丁的 x 坐标，Y 是裁剪此补丁的 y 坐标，C 表示类，其中 0 是非 IDC 和1 是数据中心。
胸部 X 光图像（肺炎）
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数据集分为 3 个文件夹（train、test、val）并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。有 5,863 张 X 射线图像 (JPEG) 和 2 个类别（肺炎/正常）。胸部 X 光图像（前后位）选自广州市妇女儿童医疗中心 1 至 5 岁儿科患者的回顾性队列。
白内障数据集
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用于白内障检测的白内障和正常眼睛图像数据集。
恶性与良性皮肤癌
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该数据集包含良性皮肤痣和恶性皮肤痣图像的平衡数据集。数据由两个文件夹组成，每个文件夹包含两种痣的 1800 张图片 (224x244)。