广东省人民医院多模态医学影像模态配对及跨域翻译共生数据作为一种多模态医学影像数据，包含病人同一维度的CT、MR和PET医学影像类型，数据以DICOM（数字影像和通信标准）文件形式存储与符合条件的检查数据集列表，并同时与检查类型、检查项目和检查结论配对，涵盖2016年至2024年期间共计2882条数据。通过整合不同影像模态的互补信息，可全面提升疾病诊断的准确性与全面性，推动精准医疗发展，并为AI模型训练及模态间转换提供数据支持，有助于降低医疗成本。

1.原始数据：本数据集原始数据为储存在不同数据库的影像检查结果、手术记录、科室信息系统日志等，由专业医生指导确定筛选条件设定为检查间隔≤1个月，且与手术时间间隔≤1个月，调取、整合同一患者在相近时间窗内完成的三类影像检查（CT、MR、PET）。抽取符合入组患者的病历，用算法在病历文本中提取门诊/入院时间、就诊科室、检查时间、检查类型、检查项目、检查结论等，进行医学分词与术语归一化，统一为标准化表述。 2.数据处理：按上述时间逻辑筛选病例，采用系统校验+人工复核，对同一患者的CT、MR、PET影像进行时序对齐与空间配准，使其在时间和解剖位置上具备可比性，并将专业人员配准后的影像与对应的结构化文本信息进行关联整合，撰写文字检查结论。同时确保同一患者的三模态影像与手术时间在紧密时序内，形成可关联分析的多模态影像序列。 3.隐私信息脱敏：删除影像DICOM文件及结构化文本中的患者姓名、ID、住院号/门诊号等标识，检查号统一替换为UUID，实现全流程匿名化。

临床精准诊疗与决策支持：帮助医生进行综合判断，可以实现对疾病的精准定位、分期、恶性程度评估以及疗效监测，辅助早期诊断和病情追踪。基于此类数据集构建的临床决策支持系统，能够模拟医生综合分析的思路，为复杂病例提供更准确的辅助诊断和治疗方案建议。 智能模型训练与增强：高质量的多模态数据集是训练更强大、更可靠的模型的基础。跨模态检索与诊断可以训练AI模型实现“以图搜图”或“以文搜图”。 提升模型鲁棒性：让模型同时学习多种模态的信息，有助于其捕捉疾病的本质特征，而不仅仅是单一影像的特定模式，从而使模型的决策更可靠。 手术规划与模拟：通过融合CT、MR、PET等数据，可以三维重建病灶与周围的血管、神经等关键组织。医生能在虚拟环境中进行手术预演，规划最优手术路径，精准计算术后剩余肝体积等关键参数，显著降低手术风险。同时可为临床教学研究提供真实可靠的数据。

cGFjczAxQ1QyMDIyMDMzMTA2Mzg= 31/3/2022 CT 全腹CT增强（上腹部+下腹部+盆腔） "胰头钩突乏血供占位性病变，考虑胰腺癌；并胆总管、肝内外胆管扩张。 肝内多发低密度灶，建议结合MR检查或定期随访复查。 考虑子宫多发平滑肌瘤。 右侧附件区稍低密度灶，考虑生理性可能性大，建议结合临床或B超检查。" cGFjczAxQ1QyMDIyMDMzMTA2ODk= 31/3/2022 CT 冠状动脉螺旋CT平扫+增强,胸部螺旋CT平扫 "左肾上腺-胃底交界区肿块，请结合临床病史及前片。 冠状动脉粥样硬化，右冠状动脉中段、左主干及左前降支近中段轻微狭窄。 后降支心肌桥。 主动脉粥样硬化；主动脉瓣增厚。 考虑右肺上中叶小肺大疱。 右肺下叶胸膜下条絮片状模糊影，考虑肺血坠积并轻微肺膨胀不全。 " cGFjczAxQ1QyMDIyMDMzMTA3NDI= 31/3/2022 CT 颈部+胸部+全腹（上腹+下腹+盆腔）增强,头部螺旋CT平扫+增强 "左乳肿块，可符合乳腺癌，并左侧腋窝多发淋巴结转移。 头颅CT增强扫描未见异常。 甲状腺左侧叶结节，建议结合超声检查。 附件下载

检查号 short_text 检查时间 date 检查类型 varchar 检查项目 varchar 检查结论 long_text