DDSM是一个开源的乳腺癌X光数据集，其中包括四类，良性恶性正常以及无需回访的良性。研究人员可以使用其训练模型，但是由于其为医学上的专业格式LJPEG导致训练无法进行，所以本人提供了转换后的jpeg格式的数据集供大家使用，同时附上了转换成其他格式的指令。

提供了一系列图像。大家根据数据集图像情况看是否下载整个数据集 NIH临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集DeepLesion，研究人员在此基础上训练深度神经网络，创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器，能够更准确、更自动地衡量患者体内所有病灶的大小，实现全身范围的癌症初步评估。 4427名独立的匿名患者 10594次CT扫描（平均每位患者有3次随访） 32735个带标记的病灶实例 一共928020张CT横切图像（512×512分辨率） 这就是美国国家卫生研究院（NIH）临床中心最新公开发布的大型CT图像数据集DeepLesion，也是迄今全球规模最大的多类别、病灶级别标注的开放获取临床医疗图像数据集。

医学相关公开数据集.pdf