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医学影像数据库包含着各身体组织的各种类型（CT、MRI和X射线等）影像数据，在临床实践和医学研究中具有广泛的应用价值。在临床上，医生可以通过数据库中的影像数据进行👉疾病诊断和治疗方案的选择，还有进行教学培训。 在医学研究中，通过👉对大规模的医学影像数据进行分析，可以发现潜在的疾病特征和模式，为疾病的早期诊断和治疗提供支持。 那么现在，就让小编给大家分享一些『常用的医学影像数据库』吧🙆♀️！ 01人脑连接组计划 ⏩网址：http://www./
人脑连接组计划是由美国国立卫生研究院（NIH）于2009年出资启动的大规模收集和共享人脑详尽数据的研究计划，其核心目标是采用多模态神经影像技术在脑区水平上描绘人脑结构和功能连接模式并探索个体间的差异。 该项目包括两个阶段，阶段一（2010-2012）为调试阶段，旨在探索最佳的数据收集及分析方法；阶段二（2012-2015）采集1200名健康成人数据，并在采集过程中不断更新公开数据集。该数据库采集自2个中心，1200人，包括sMRI、r-fMRI、t-fMRI、dMRI、MEG模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据。 02自闭症脑成像交换数据库 ⏩网址： http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/abide/
ABIDE数据库收集了1112 个数据，其中 539 个来自ASD个体，573 个来自典型对照组（年龄 7-64 岁）的静息态功能磁共振成像（R-fMRI）、解剖学和表型数据。此汇总于 2012 年 8 月发布。它的建立证明了跨站点汇总静息态fMRI和结构MRI数据的可行性。 03 1000功能连接组计划 ⏩网址： http://fcon_1000.projects.nitrc.org/fcpClassic/FcpTable.html
2009年12月，由功能磁共振成像社区的领导成员合作推出了1000人的功能连接组计划。该项目通过对神经影像数据的积极共享，为人类脑功能的研究开创了新的时代。项目对来自35个中心独立收集的一千多人的磁共振影像数据集进行了公开发布，致力于推进静息态功能磁共振技术的探索和完善，增强大家的共享协作意识。该数据库采集自35个中心，1355名被试，包括sMRI、r-fMRI模态，其他数据还包括人口统计学数据。 04国际神经影像信度与可重复性联盟 ⏩网址： http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/CoRR/html/index.html
2009年12月，由功能磁共振成像社区的领导成员合作推出了1000人的功能连接组计划。该项目通过对神经影像数据的积极共享，为人类脑功能的研究开创了新的时代。项目对来自35个中心独立收集的一千多人的磁共振影像数据集进行了公开发布，致力于推进静息态功能磁共振技术的探索和完善，增强大家的共享协作意识。该数据库采集自35个中心，1355名被试，包括sMRI、r-fMRI模态，其他数据还包括人口统计学数据。 05英国生物银行 ⏩网址：https://www./
英国生物银行的目的在于改善、预防和治疗各种严重和危及生命的疾病。在过去十年间，该项目收集了50万参与者的大量数据——包括他们的生活方式、体重、身高、认知功能和基因等数据。 2016年，由医学研究理事会、维康信托基金会和英国心脏基金会资助该项目的世界上最大的医学影像研究正式启动，将对10万参与者的大脑、心脏、骨骼、颈动脉以及腹部脂肪的样本进行扫描成像。该数据库采集自3个中心，5000名被试（目标100,000人），包括sMRI、r-fMRI、t-fMRI、dMRI模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据、血液数据。 06神经影像实验室数据库 ⏩网址：https://ida.loni./login.jsp
神经影像实验室数据库（LONI）数据库由美国加州大学马克分校神经成像实验室( LONI )和玛丽史蒂文斯神经成像与信息研究所运营。该实验室于20世纪90年代末首先开始管理用于多中心研究的神经影像学数据，以促进数据的保存、探索和共享。LONI数据库提供了用于去标识化、 整合、搜索、可视化和共享各种神经科学数据。 07中国AD临床前期联盟多中心认知下降纵向研究数据库
中国AD临床前期联盟多中心认知下降纵向研究数据库（SILCODE数据库）是国家老年疾病临床医学研究中心（宣武医院）-中国AD临床前期联盟发起的多中心认知下降纵向研究数据库，一直在收集认知正常的健康人和AD各个阶段的多模态磁共振成像和PET数据，包括神经心理量表在内的临床与行为学数据。 08OBIA 数据库 ⏩网址：https://ngdc./obia/home
作为中国国家生物信息中心的核心数据库资源，OBIA 接受来自世界各地的图像提交并提供所有公开数据的免费开放访问，它支持对影像数据的去标识化 (de-identification)、管理和质量控制 (quality control)，提供浏览、检索和下载等数据服务，可促进现有图像数据和临床数据的重复利用。采用 5 种数据对象 (Collection, Individual, Study, Series, Image) 进行数据组织，接受多模态、多器官、多疾病的生物医学图像提交。 为保护个人隐私，OBIA 制定了统一的去标识化和质量控制流程，并为数据提交、浏览和检索以及图像检索，提供直观友好的 Web 界面。总体来讲，OBIA 为国内生物医学成像数据管理提供了一个可靠的平台，有助于支持全球生物医学研究。 09MIAS乳腺X光数据库 ⏩网址： http://peipa./info/mias.html
MIAS MiniMammographic数据库由乳腺X光图像分析学会（MIAS）建立，从英国国家乳房筛查计划中拍摄的胶片已使用Joyce-Loebl扫描微密度计数字化为50微米像素边缘，该设备在光密度范围为0-3.2，并用8位字表示每个像素。该数据库包含 322 部数字化胶片，可在 2.3GB 8mm（ExaByte）磁带上使用。它还包括放射科医生对可能存在的任何异常位置的“真相”标记。数据库已缩小到 200 微米像素边缘并填充/剪裁，以便所有图像均为 1024x1024。 10乳腺X光数据库 ⏩网址： http://www.eng./cvprg/Mammography/Database.html
乳腺X光数据库（DDSM数据库）是一个针对乳腺X光的的数据库，主要用于计算机辅助诊断领域的自动检测任务，通常用于开发和评估深度学习模型的性能。其包含大约2500项研究，每项研究包括每个乳房的图像，以及一些相关患者信息（研究时的年龄、ACR 乳腺密度评级、异常的微妙评级、异常的ACR关键字描述）和图像信息（扫描仪，空间分辨率等）。包含可疑区域的图像具有与可疑区域的位置和类型相关的像素级'真实'信息。此外，还提供了用于获取乳腺X线图像和真实图像的软件，以及用于计算自动图像分析算法的性能指标的软件。 11MURA数据库 ⏩网址： https://stanfordmlgroup./competitions/mura/
MURA数据库是目前最大的骨骼X光数据库之一。该数据库中包含了源自14982项病例的40895张肌肉骨骼X光片。1万多项病例里有9067例正常的上级肌肉骨骼和5915例上肢异常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每个病例包含一个或多个图像，均由放射科医师手动标记。 12阿尔茨海默病神经影像学计划数据库 ⏩网址：https://adni.loni./
ADNI数据库主要针对AD以及轻度认知障碍患者，数据类型包括MRI和PET图像、遗传学、认知测试、CSF和血液生物标志物等。北美ADNI研究的研究资源和数据可通过该网站获得，其中包括阿尔茨海默氏病患者，轻度认知障碍受试者和老年人对照。 13NIH Chest X-rays数据库 ⏩网址： https://www./datasets/nih-chest-xrays/data
NIH Chest X-ray数据库是一个胸部X射线数据集，由美国国立卫生研究院临床中心发布，总共收集了30000多名患者的，100000多张胸部X射线数据集，其中包括许多患有晚期肺部疾病的患者。 14Bitewing Radiology数据库 ⏩网址： https://www./open-datasets/bitewing-radiology-dataset
Bitewing Radiology数据集是一个牙齿X射线数据集，包含了从 120 名患者那里收集了 120 张咬合图像，用来对牙齿的不同部位进行图像分割。 15CAMUS数据集数据库 ⏩网址：https://www.creatis./Challenge/camus/
CAMUS数据库是由哈马德医疗公司 (HMC)在2018年和2019年间在HMC医院获得的160个超声记录。该数据集纳入的病例中有89名心肌梗死患者（均为首次发病和急性MI），其余为正常。在MI患者中，有13名女性和76名男性，包含心肌梗死的诊断证据为心电图、心肌酶等数据。 16EchoNet-Dynamic数据库 ⏩网址：https://echonet./dynamic/ EchoNet-Dynamic数据库是公开的最大的医学视频数据库，包含了10030 个超声心动图视频，涵盖了典型超声心动图实验室成像采集条件与参数，相应的标记包括射血分数、收缩末期和舒张末期的左心室容积，以及人类专家对左心室的描记每个视频都被裁剪和屏蔽，以去除扫描区域外的文字和信息。然后将得到的图像通过立方插值降采样为标准化的112x112像素的视频。 17LUNA16数据库 ⏩网址：https://luna16./ LUNA16数据库是肺部肿瘤检测最常用的数据集之一，它包含2016-2018年期间的888个CT图像，1084个肿瘤，图像质量和肿瘤大小的范围比较理想。 18肺CT图像数据库 ⏩网址： https://wiki./pages/viewpage.action?pageId=1966254
LIDC-IDRI数据库含 1018 例肺结节的病例数据。每个受试者都包括来自临床胸部 CT 扫描的图像和相关的图像注释结果的XML文件。 19癌症影像数据库 ⏩网址： https://www./
TCIA数据库是一项去标识化服务，并托管了可供公众下载的大型癌症医学图像档案。数据库主要为患者的影像学与常见疾病（例如肺癌）、图像模式或类型（MRI、CT、数字组织病理学等）或研究重点等有关内容。DICOM 是 TCIA 用于放射成像的主要文件格式，与图像相关的支持数据，如患者结果、治疗细节、基因组学和专家分析等也有提供。 20MIMIC-CXR数据库 ⏩网址： https://mimic./docs/iv/modules/cxr/
MIMIC-CXR数据库包含2011 - 2016年以色列Beth Deaconess医疗中心急诊科64588例患者的227835项影像学研究。数据集中共有377110张图片可用。每一项影像学研究可以包含一幅或多幅图像，通常是正面视图和侧面视图。并且提供一份包含图像结果的放射学报告。 21Grand-challenge平台 ⏩网址：https:///
Grand-challenge是用于生物医学成像机器学习解决方案端到端开发的平台。Grand Challenge 的相关软件是开源的，主要由Radboud大学医学中心诊断图像分析小组的研究软件工程师团队编写。用户可以通过上传去标识的医学成像数据来试用该平台提供的机器学习算法。
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来自： swordinhand > 《Research》
