Project-Imaging-X

一站式检索1000+医学影像数据集，快速开启基础模型训练

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 42 🐛 待处理 13 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 494
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

Project-Imaging-X 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队uni-medical
官网地址https://github.com/uni-medical/Project-Imaging-X
GitHubhttps://github.com/uni-medical/Project-Imaging-X
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型dermoscopy,endoscopy,foundation-models,fundus,medical-image-analysis,multimodal-models,open-science,ophthalmology,pathology,radiology,survey,ultrasound
GitHub 星标★ 494
上线时间2025-09-22 00:00:00
代码更新2026-10-15
仓库体积59.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

Project-Imaging-X 是一个系统梳理医学影像开放数据集的资源库，收录了超过1000个公开可获取的医学影像数据集，旨在为医学影像基础模型的开发提供数据支撑。该项目解决的核心问题是医学影像领域数据分散、检索困难、质量参差不齐的痛点，通过结构化整理和分类，帮助研究者快速定位适合特定任务的数据集。其核心能力包括：按模态（如CT、MRI、X光）、解剖部位、疾病类型等多维度分类；提供每个数据集的来源、规模、标注情况等关键元数据；并持续更新以反映最新数据资源。项目以Python工具和文档形式呈现，便于社区协作和扩展。对于从事医学影像AI研究、特别是基础模型预训练的团队，这是一个高效的数据导航工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 494

使用教程

难度：入门 约 25 分钟 部署方式：无需部署 4 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1先看它整合了什么

    它把上千个开放医学影像数据集做了系统梳理。

  2. 2按模态找

    影像类型比任务类型更好筛。

  3. 3先看许可与申请方式

    医学数据大多要申请。

  4. 4用它做选型

    找数据比找模型更花时间。

如何确认成功

能按影像模态找到三个可用数据集，并说清各自的获取方式与使用限制

注意事项

  • 它是把全球开放医学影像数据集系统整合起来的计划，解决数据孤岛问题。
  • 医学影像数据的瓶颈在获取与合规，不在模型。
  • 数据集多有申请流程，提前预留时间。
  • 引用与致谢要求以项目页面为准。

核心亮点

  • 覆盖1000+数据集，规模大且持续更新，节省人工搜集时间
  • 多维度分类（模态/部位/疾病），支持精准筛选目标数据
  • 以结构化文档和Python工具呈现，便于自动化查询和集成

不足之处

  • 早期项目，社区贡献和文档完善度待观察
  • 仅提供数据集列表，不包含数据预处理或下载自动化功能

适用场景

  • 医学影像基础模型预训练前的数据调研
  • 针对特定疾病或模态的医学AI研究选题
  • 构建医学影像评测基准时寻找多样化数据源

替代项目

Medical-SAM-Adapter、MONAI、MedicalZoo

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