在前面的文章中曾分享过一些公开数据集，今天将继续分享2026年度医疗公开数据集给大家。一、BUSGen2026数据集乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤，超声因无创、无辐射、对致密型乳腺敏感，在中国及亚洲高发人群中是乳腺癌筛查的核心手段（尤其在钼靶之外作为辅助筛查工具）。但基于深度学习的乳腺超声AI发展面临三重瓶颈——数据稀缺与标注昂贵：高质量配对数据需要资深放射科医生逐帧标注病灶边界框与病理标签

移植成功的关键之一，是供体角膜内皮足够健康，以维持角膜的透明和正常厚度。更全面：分析整张内皮图像，而非局部小区域；CLEAR-EC 邀请全球开发者共同构建用于角膜内皮质量评估的 AI 模型，优胜模型将在真实眼库环境中试点应用，目标是：提升供体角膜评估的效率与一致性；训练集中每张图像提供三项真值指标：Cell Density (CD)，Coefficient of Variation (CV)，He

总病例数（视频）：50，总注释帧数：700，外科中心：7，国家：5，模态：机器人和腹腔镜视频流（MPEG-4），视图：内镜视频馈送，食管切除术的胸腔部分，划分：40个训练病例/10个测试病例（80/20），视频类型：50%腹腔镜（25个视频），50%机器人（25个视频）- 在训练和测试中保持。2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是6，epoch是5