医学图像数据集汇总

一、 胰腺分割数据集

数据下载链接：http://academictorrents.com/details/80ecfefcabede760cdbdf63e38986501f7becd49
数据介绍：包含82个病例的胰腺数据集。

二、MICCAI胰腺分割数据集

数据下载链接：http://medicaldecathlon.com/
数据介绍：282个训练病例，139个测试病例，同时分割胰腺和肿瘤，测试集label是hidden的。

三、The National Library of Medicine presents MedPix

数据下载链接：https://medpix.nlm.nih.gov/home
数据介绍：MedPix®是一个免费的开放式在线访问数据库，其中包含医学图像，教学案例和临床主题，集成了图像和文本元数据，包括12,000多个患者案例，9,000个主题和近59,000个图像。我们的主要目标受众包括医师和护士，专职医疗人员，医学生，护理生以及其他对医学知识感兴趣的人。内容材料按疾病位置（器官系统）组织；病理类别患者资料；以及通过图像分类和图像标题。该集合可按患者症状和体征，诊断，器官系统，图像形式和图像描述，关键字，特约作者和许多其他搜索选项进行搜索。

四、阿尔茨海默氏病神经影像数据

数据下载链接：http://adni.loni.usc.edu/data-samples/access-data/
数据介绍：阿尔茨海默氏病患者和健康对照的MRI数据库。 还具有临床，基因组和生物制造商数据。

五、结肠癌CT数据

数据下载链接：https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CT+COLONOGRAPHY#dc149b9170f54aa29e88f1119e25ba3e
数据介绍：CT扫描诊断结肠癌。 包括没有息肉，6-9mm息肉和大于10mm息肉的患者的数据。 该系列中有825例带有XLS片的病例，提供了息肉描述及其在结肠段中的位置。

六、用于视网膜提取的数字视网膜图像

数据下载链接：https://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.php
数据介绍：用于视网膜图像中血管分割的比较研究，它由40张照片组成，其中7张显示出轻度早期糖尿病性视网膜病变的迹象。

七、AMRG Cardiac Atlas（心脏MRI图像）

数据下载链接：http://www.cardiacatlas.org/studies/amrg-cardiac-atlas/
数据介绍：奥克兰MRI研究小组的Siemens Avanto扫描仪采集的正常患者心脏的完整带标签MRI图像集。

八、先天性心脏病（CHD）图集

数据下载链接：https://data.gov.uk/dataset/f13fbd0e-fc8a-4d42-82ef-d40f930e4b70/congenital-heart-disease-chd
数据介绍：先天性心脏病（CHD）图集代表来自患有各种先天性心脏病的成年人和儿童的MRI数据集，生理临床数据和计算机模型。

九、大脑MRI数据集

数据下载链接：http://www.oasis-brains.org/

数据介绍：OASIS影像研究开放获取系列（OASIS）是一个旨在向科学界免费提供大脑的MRI数据集的项目。有两个数据集：横截面和纵向集。年轻，中年，非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据：此集合包括416名18至96岁的受试者的横断面集合。非痴呆和痴呆老年人的纵向MRI数据：该组纵向收集了150名年龄在60至96岁之间的受试者。两次或两次以上就诊时对每个受试者进行了扫描，相隔至少一年，共进行373次成像。

十、Isic Archive（黑色素瘤）

数据下载链接：https://github.com/GalAvineri/ISIC-Archive-Downloader
数据介绍：该档案库包含分类皮肤损伤的23k图像。 它包含了恶性和良性的例子。每个示例均包含病变的图像，有关病变的元数据（包括分类和分割）以及有关患者的元数据。

十一、森尼布鲁克心脏数据

数据下载链接：http://www.cardiacatlas.org/studies/

数据介绍：Sunnybrook心脏数据（SCD）也称为2009心脏MR左心室分割挑战数据，由来自以下患者和病理混合的45幅cine-MRI图像组成：健康，肥大，伴有梗塞和心脏的心力衰竭。

十二、肺部图像数据库联盟（LIDC）

数据下载链接：https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI#

数据介绍：肺图像数据库联合会图像收集（LIDC-IDRI）包括诊断性和肺癌筛查性胸部X线断层扫描（CT）扫描，并标明带注释的病变。 它是可通过网络访问的国际资源，用于开发，培训和评估用于肺癌检测和诊断的计算机辅助诊断（CAD）方法。 由美国国立癌症研究所（NCI）发起，并由美国国立卫生研究院（FNIH）基金会进一步推动，并在食品药品监督管理局（FDA）的积极参与下，这种公私合作伙伴关系证明了一项成功的研究成果。

十三、INbreast：数字化乳腺摄影数据库

数据库下载链接：http://medicalresearch.inescporto.pt/breastresearch/index.php/Get_INbreast_Database

数据库介绍：INbreast数据库是一个乳腺摄影数据库，其中的图像是从位于大学医院（葡萄牙波尔图的乳腺癌中心，圣若昂医院）的乳腺癌中心获取的。 INbreast共有115例（410幅图像），其中90例来自双乳女性（每例4幅图像），而25例来自乳房切除术患者（每例2幅图像）。 包括几种类型的病变（肿块，钙化，不对称和变形）。 专家还以XML格式提供了精确的轮廓。

十四、前列腺癌数据集

数据下载链接：http://www.ehealthlab.cs.ucy.ac.cy/index.php/facilities/32-software/218-datasets

数据介绍：
1、图像格式：关于数据集的某些技术方面，T2-W MRI，DCE MRI和DWI MRI，ADC将以DICOM格式交付。
2、关于MRSI数据将以RDA（西门子）或DICOM（GE）格式提供。
3、以DICOM格式提供每种形式的所有地面真实图像。

Ground Truth：
对于每种方式，都提供了一组Ground Truth。GT由四个不同类别组成：（i）前列腺，（ii）边缘区（PZ），（iii）中央腺体（CG），（iv）CaP。

十五、SCR数据库（胸部X光片中的分割）

数据下载链接：http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/SCR/

数据介绍：所有胸部X光片均取自JSRT数据库，这是一个公开可用的数据库，其中包含247张PA胸片。在每幅图像中，都对肺野，心脏和锁骨进行了手动分割，以提供参考标准

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1、肺结节数据库LIDC-IDRI：

CSDN数据库介绍：http://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/54289598

数据库网址：https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI

 

2、乳腺图像数据库DDSM MIAS

数据库介绍(DDSM SQL Data Base):http://deckard.mc.duke.edu/ddsm_sql/book1.html

图片格式为LJPEG需要使用对应的压缩方法对其进行解压，目前找到了xMedcon，但是不太会用，打不开相应的文件，也可能是不是使用这个软件压缩的。不过这个软件可以用来转换大部分的医学图像。matlab社区上有how to open lossless jpeg file，但是其中有一些答案提供的网址不能打开，可能是没有科学上网？？

数据库网址：http://figment.csee.usf.edu/Mammography/Database.html

MIAS MiniMammographic Database(来自researchgate的一个问答)：322例，尺寸：1024*1024pixel，图像数据是PGM格式，找到一个介绍和读取的博客代码使用的c，matlab问答相关

数据库（点击即下载）：http://peipa.essex.ac.uk/pix/mias/all-mias.tar.gz

这也是一个乳腺的图像数据库，但是现在还没有搞清楚下载、格式之类的：https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/250394?show=full

 

3、医学图像问答（目前还没搞清楚干嘛的，好像是一个网站的问答。暂存）

网址：http://www.dclunie.com/medical-image-faq/html/index.html

4、左心室MRI图像

Cardiac MRI Dataset： http://www.cse.yorku.ca/~mridataset/

右心室MRI数据RVSC

右心室分割挑战赛（2012）：http://pagesperso.litislab.fr/cpetitjean/mr-images-and-contour-data/

5、Kaggle比赛网址：https://www.kaggle.com/

CT Medical Image Analysis Turorial这个比赛好像是分析CT纹理与患者年龄的关系。

        肺癌分类比赛：https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2017/data

分割肺癌(Kaggle)：https://www.kaggle.com/kmader/finding-lungs-in-ct-data

DICOM文件打开使用Sante DICOM Free，paraview也可以打开，Mango网站：https://idoimaging.com/programs/124；anteDicom官方下载网址：http://www.santesoft.com/win/sante-dicom-viewer-free/download.html

6、Cancer Imaging Archive这个网站可以获得一些癌症的数据库，下载下来是jnpl文件需要使用jre环境进行下载：

http://www.cancerimagingarchive.net/

7、OsiriX数据库：各种医学数据，好像得注册收费的样子，还没搞清楚

http://www.osirix-viewer.com/resources/dicom-image-library/

医学影像

• Github ：哈佛 beamandrew机器学习和医学影像研究者-贡献的数据集

• Academic torrents

• Github ：医学成像数据集

• ISBI（生物医学成像国际研讨会）

Eye

眼底图整理

眼底图像数据集整理（糖尿病视网膜病变/青光眼…）
【医学影像系列三】青光眼诊断眼底图像数据集｜代码｜论文总结｜结果汇总｜名词解析｜评价指标

OCT

光学相干断层扫描（OCT）和年龄相关性黄斑变性（AMD）

光学相干断层扫描（OCT）和糖尿病性黄斑水肿（DME）

年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病性黄斑水肿

• dataset:https://data.mendeley.com/datasets/rscbjbr9sj/2

• paper:https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(18)30154-5#secsectitle0015

• kaggle 2017 ，视网膜光学相干断层扫描（OCT）是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。

• pytorch ： https://www.kaggle.com/carloalbertobarbano/vgg16-transfer-learning-pytorch

MESSIDOR - 2

http://www.adcis.net/en/third-party/messidor/

Messidor数据库包含数百个眼底图像，自2008年以来一直公开发布。它是由Messidor项目创建的，目的是评估自动病变分割和糖尿病视网膜病变分级方法。

图片格式：tif
TIF格式是一种压缩最小的图片处理格式，基本不损失图象信息，但其缺陷就是文件体积太大。

好多朋友问我这个，不知道为什么你们下不了 = =，这里下好了在下面
https://download.csdn.net/download/qq_31622015/13078201
https://download.csdn.net/download/qq_31622015/13078237
https://download.csdn.net/download/qq_31622015/13078210

用于血管提取的数字视网膜图像（DRIVE）

DRIVE数据库用于对视网膜图像中的血管分割进行比较研究。它由40张照片组成，其中7张显示轻度早期糖尿病视网膜病变的迹象。

论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/1282003
访问：http://www.isi.uu.nl/Research/Databases/DRIVE/download.php
https://drive.grand-challenge.org/DRIVE/

Kaggle糖尿病视网膜病变

高分辨率视网膜图像，由临床医生按0-4严重等级注释，用于检测糖尿病视网膜病变。该数据集是完成的Kaggle竞赛 4 years ago 的一部分，该竞赛通常是公开数据集的重要来源。

https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection

视网膜水肿 眼底病变数据集2018

视网膜水肿是一种常见的眼部病理改变，会导致不同程度的视力下降，从而影响正常的生活。尽早的发现水肿症状，能够对疾病的诊断和治疗起到重要的作用。如今临床上使用OCT（光学相干断层成像）辅助医生对视网膜水肿进行判断。我们提供了眼部OCT样本的图像数据集，由专业眼科医生分别对三种类型的水肿进行标注，数据量达到100个OCT体数据，每个体数据128张图片。

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other

吴恩达膝盖

MRNet-v1.0
google搜素MRNet申请，数据集会发到邮箱里

手术

CAMMA（医学活动的计算分析和建模）

https://endovis.grand-challenge.org/endoscopic_vision_challenge/

一般生命科学，医疗保健和医疗数据集

HealthData.gov：来自美国联邦政府的数据集，旨在改善美国人口的健康状况。

大城市健康清单数据平台：来自26个城市的健康数据，包括34个健康指标，涵盖6个人口指标。

慢性病数据：美国各地慢性病指标数据。

人类死亡率数据库：超过35个国家的死亡率和人口数据。

MHealth（移动健康）数据集：在进行体育活动时，为10名不同形象的志愿者提供身体动作和生命体征记录。

医疗保险提供者使用和支付数据：医生和其他医疗保健专业人员向Medicare受益人提供的服务和程序数据。

生命科学数据库档案：日本生命科学家在长期稳定的国家公共产品中产生的数据集。存档使许多人可以更轻松地按统一格式按元数据搜索数据集，并使用明确的使用条款访问和下载数据集。

生命科学，医疗保健和医学的图像数据集

OASIS：开放获取系列成像研究（OASIS）是一个旨在使科学界免费获得大脑神经成像数据集的项目。他们编译并自由分发神经影像数据集，希望有助于未来在基础和临床神经科学方面的发现。

OpenfMRI：磁共振成像（MRI）数据集可供研究界公开使用。

ADNI：阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）研究人员从志愿者研究参与者那里收集了几种类型的数据。数据可免费提供给授权的调查员，但需要申请并事先批准。

基因组数据集

GEO数据集：该数据库存储策划的基因表达数据集，以及基因表达综合（GEO）存储库中的原始系列和平台记录。

1000基因组计划：1000基因组项目是一项国际合作，已经建立了最详细的人类遗传变异目录。该项目的最后阶段对来自全球26个不同人群的2,500多人进行了测序。

瓶中基因组：数据集包括几个参考基因组，以便将整个人类基因组测序翻译成临床实践。

医院数据集

Medicare医院质量：医疗保险和医疗补助服务中心提供的Medicare.gov 医院比较网站上使用的官方数据集。这些数据使您可以比较全国4,000多家Medicare认证医院的护理质量。

医疗成本和利用项目（HCUP）：数据集包含美国医院中不耐烦住院，急诊就诊和门诊手术的遭遇级信息。

MIMIC重症监护数据库：MIMIC是由麻省理工学院计算生理学实验室开发的一个公开可用的数据集，包括与大约40,000名重症监护患者相关的未识别健康数据。数据集包括人口统计学，生命体征，实验室测试，药物等。

癌症数据集

SEER癌症发病率：由美国政府提供的有关癌症发病率的数据，按年龄，种族和性别等人口统计群体划分。

BROAD Institute癌症项目数据集：按脑癌，白血病，黑色素瘤等项目分类的数据。

2020

MedMNIST

今天上海交大的研究学者发文 MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis ，公布了其收集整理的10个医学领域的图像数据集MedMNIST，旨在促进AutoML（自动机器学习）在医学领域的技术研究。
项目主页：
https://medmnist.github.io/
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2010.14925
Demo代码地址：
https://github.com/MedMNIST/MedMNIST