MedMNIST 由上海交通大学于 2020 年 10 月 28 日发布，是一个包含 10 个医学公开数据集的集合，共计包含 45 万张 28*28 的医疗多模态图片数据，可用于解决医学图像分析相关问题。 点击查看相关论文 点击访问开源地址 MedMNIST 具有以下特点： 教育性：多模态数据来自于多个公共医学图像数据集，采用知识共享（CC）许可协议，方便教学使用。 标准化：全部数据已经预处理成相同的格式，降低准入门槛，任何人都可以使用。 多样性：多模态数据集涵盖了不同的数据模式，数据规模从 100 到 100,000 都支持，任务类型也丰富为二元分类、多元分类、有序 回归 和多标签。 轻量级：28*28 的图像尺寸便于迅速进行原型设计，对多模态机器学习和 AutoML 算法 进行快速迭代和实验。

We present MedMNIST, a collection of 10 pre-processed medical open datasets, is standardized to perform classification tasks on lightweight 28 * 28 images, which requires no background knowledge. Covering the primary data modalities in medical image analysis, it is diverse on data scale (from 100 to

MEDMNIST CLASSIFICATION DECATHLON: A LIGHTWEIGHT AUTOML BENCHMARK FOR MEDICAL IMAGE ANALYSIS