diff --git a/README.md b/README.md
index 6b444b9..91ef492 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -6,14 +6,14 @@
 - 如果发现项目已有的内容中有任何错误（包括但不限于格式问题，网址失效，数据错误，简介信息补充等），可以通过PR进行修正。
 - 如果您想用的数据集没有出现在列表中，请按照模板[提交Issue](https://github.com/linhandev/dataset/issues/new?assignees=linhandev&labels=%E6%96%B0%E5%A2%9E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&template=-----.md&title=%5B%E6%96%B0%E5%A2%9E%5D+%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E6%96%B0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E3%80%80xx)，并尽量详细的描述数据集信息。我们会尽快进行下载和添加。
 
-[//]: # (TODO:　在github上创建requeset一个数据集的模板)
-
-当前共收录 20 个方向的 67 个数据集
+当前共收录约 20 个方向的 70+ 个数据集
 
 
 # 肝脏
 
 ## LiTS
+[//]: # (FIN)
+
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
 | [LiTS](https://competitions.codalab.org/competitions/17094) | 肝脏/肝脏肿瘤 | 分割 | CT   | 130+70 | 0/1标签  | nii |
@@ -29,6 +29,7 @@ LiTS数据集包含130组训练数据和70组测试数据，其中70组测试数
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10273)
 
 ## Sliver07
+[//]: # (FIN)
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量  | 标签格式 | 文件格式  |
 | - | - | - | - | - | - | - |
@@ -40,12 +41,13 @@ LiTS数据集包含130组训练数据和70组测试数据，其中70组测试数
 
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/19906)
 
-## 3D-IRCADb
+## 3D-IRCADB
+[//]: # (FIN)
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
 | 3D-IRCADb [01](https://www.ircad.fr/research/3d-ircadb-01/) [02](https://www.ircad.fr/research/3d-ircadb-01/) | 肝脏/肝肿瘤 | 分割 | CT   | 20+2 | surface mesh | dcm      |
-
+![](./static/3Dircadb.jpg)
 3D-IRCADb是比较早的一个数据集，有两个子集，分别包含20组和2组CT片子。
 
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10293)
@@ -54,16 +56,19 @@ LiTS数据集包含130组训练数据和70组测试数据，其中70组测试数
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
-| [CHAOS](https://chaos.grand-challenge.org/) | 肝/肾/脾 | 分割 | CT+MRI | 40CT+120MRI | 0/1标签  | dcm      |
+| [CHAOS](https://chaos.grand-challenge.org/) | 肝/肾/脾 | 分割 | CT+MRI | 40CT+120MRI | 0/1标签  | dcm |
 
 CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
+
+![](./static/chaos.png)
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/23864)
 
 ## TCGA-LIHC
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
-| [TCGA-LIHC](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/TCGA-LIHC) | 肝       |      | CT   | 1688 | 无标签   |          |
+| [TCGA-LIHC](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/TCGA-LIHC) | 肝 |  | CT/MR/PT | 97患者/237套 | 无标签   | dcm |
 
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/37439)
 
@@ -80,7 +85,7 @@ CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式  |
 | - | - | - | - | - | - | - |
-| [MSD肺脏分割](http://medicaldecathlon.com/) | 肺脏     | 分割 | CT   | 55   | r        | MetaImage |
+| [MSD肺脏分割](http://medicaldecathlon.com/) | 肺脏 | 分割 | CT   | 55   |  | MetaImage |
 
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10334)
 
@@ -91,6 +96,7 @@ CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
 | [LoLa11](https://lola11.grand-challenge.org/) | 左右肺/肺页 | 分割 | CT   |      | 0/1标签  | Metaimage |
 
 55组扫描的肺页分割，包含左右肺，左上，左下，右上，右中，右下肺页的标注。
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/30417)
 
 ## StructSeg2019
@@ -122,8 +128,8 @@ CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
 ## NIHChest Xray
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 | License |
-| - | - | - | - | - | - | - |
-| [NIHChest Xray](https://www.kaggle.com/nih-chest-xrays/data) |          |      |      |      |          |          | CC0: Public Domain |
+| - | - | - | - | - | - | - | - |
+| [NIHChest Xray](https://www.kaggle.com/nih-chest-xrays/data) |                |      |      |          |          | CC0: Public Domain | | |
 
 介绍论文： [ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases](http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Wang_ChestX-ray8_Hospital-Scale_Chest_CVPR_2017_paper.pdf)
 
@@ -190,7 +196,8 @@ CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
 | - | - | - | - | - | - | - |
 | [covid19-ct-scans](https://www.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scans) | 左右肺/新冠感染 | 分割 | CT   | 20   |          | nii      |
 
-数据来自Ieee8023，对20组扫描进行了左右肺和感染区的标注。基于这个数据集和另外几个数据集，大佬们做了一个新冠分割的[benchmark](https://gitee.com/junma11/COVID-19-CT-Seg-Benchmark)
+数据来自Ieee8023，对20组扫描进行了左右肺和感染区的标注。基于这个数据集和另外几个数据集，大佬们做了一个新冠分割的 [benchmark](https://gitee.com/junma11/COVID-19-CT-Seg-Benchmark)
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34221)
 
 ### COVID-CT
@@ -200,6 +207,7 @@ CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
 | [COVID-CT](https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT) |          | 分类 | CT   | 349  |          | 图片     |
 
 包含216名新冠患者的349张胸部CT图片，从相关paper中收集。
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/27732)
 
 ### Figure1-COVID-chestxray-dataset
@@ -209,6 +217,7 @@ CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
 | [Figure1-COVID-chestxray-dataset](https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray-dataset) |          | 分类 | CXR  | 48   |          | 图片     |
 
 DarwinAI收集的一些新冠CT的图片，是CovidX数据集的一部分。持续更新，使用前可以先pull。
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34208)
 
 ### RSNA肺炎检测
@@ -218,6 +227,7 @@ DarwinAI收集的一些新冠CT的图片，是CovidX数据集的一部分。持
 | [RSNA肺炎检测](https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge/) | 之否肺炎/肺炎区域BB | 分类/检测 | CXR  | 26684+3000 |          | 图片     |
 
 RSNA是北美放射学会在Kaggle上组织的一个比赛数据集，数据来自[NIH](https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC)。包含26684张训练数据，有图片的分类和肺炎区域的边界框。
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34214)
 
 ### CovidX
@@ -227,7 +237,7 @@ RSNA是北美放射学会在Kaggle上组织的一个比赛数据集，数据来
 | [CovidX](https://github.com/lindawangg/COVID-Net/blob/master/docs/COVIDx.md) | 新冠/其他肺炎/正常 | 分类 | CT   | 13569+231 |          | 图片     |
 
 CovidX数据集是DarwinAI训练[CovidNet](https://github.com/lindawangg/COVID-Net)做的一个数据集，本身没有新的数据，是Ieee8023，Figure1和RSNA组合成的一个数据集。
-[Aistudio下载]()
+
 
 ### Flyai Covid
 
@@ -236,6 +246,7 @@ CovidX数据集是DarwinAI训练[CovidNet](https://github.com/lindawangg/COVID-N
 | [Flyai Covid](https://www.flyai.com/d/ChestXray02) |          |      |      |      |          |          |
 
 Flyai举办的一个新冠分类比赛。
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34230)
 
 ### covid19-radiography-database
@@ -245,6 +256,7 @@ Flyai举办的一个新冠分类比赛。
 | [covid19-radiography-database](https://www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography-database) | 新冠/其他肺炎/正常 | 分类 | CT   | 219+1314+1345 |          | 图片     |
 
 跟CovidX一样是一个组合数据集，数据来自论文图片和RSNA。
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34241)
 
 ### COVID-19-AR
@@ -254,6 +266,7 @@ Flyai举办的一个新冠分类比赛。
 | [COVID-19-AR](https://wiki.cancerimagingarchive.net/pages/viewpage.action?pageId=70226443) | |  |    |  | | dcm|
 
 Chest Imaging with Clinical and Genomic Correlates Representing a Rural COVID-19 Positive Population (COVID-19-AR)
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63553)
 
 
@@ -262,6 +275,7 @@ Chest Imaging with Clinical and Genomic Correlates Representing a Rural COVID-19
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量  | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
 | [CT Images in COVID-19](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CT+Images+in+COVID-19) | 无标签 | 分类/分割 | CT   | 650 | 无 | nii|
+
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63794)
 
 ## 肺结节
@@ -272,7 +286,9 @@ Chest Imaging with Clinical and Genomic Correlates Representing a Rural COVID-19
 | - | - | - | - | - | - | - |
 | [LIDC-IDRI](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI) | 肺部肿瘤 | 目标检测 | CT | 1012 | xls | dcm |
 
-介绍论文： [The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A Completed Reference Database of Lung Nodules on CT Scans](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3041807/)[The public cancer radiology imaging collections of The Cancer Imaging Archive](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3041807/)
+介绍论文： [The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A Completed Reference Database of Lung Nodules on CT Scans](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3041807/)
+
+[The public cancer radiology imaging collections of The Cancer Imaging Archive](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3041807/)
 
 Aistudio下载 [Part1](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63957) [Part2](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/64008)
 
@@ -420,8 +436,431 @@ Aistudio下载 [Part1](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63957)
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
-| [Kits19](https://kits19.grand-challenge.org/) | 肾肿瘤   | 分割 | CT   | 300  | 0/1      | nii      |
+| [Kits19](https://kits19.grand-challenge.org/) | 肾肿瘤   | 分割
+当前共收录 20 个方向的 67 个数据集
 
+
+# 肝脏
+
+## LiTS
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [LiTS](https://competitions.codalab.org/competitions/17094) | 肝脏/肝脏肿瘤 | 分割 | CT   | 130+70 | 0/1标签  | nii |
+
+LiTS数据集包含130组训练数据和70组测试数据，其中70组测试数据是没有标签的。LiTS训练集中包含3DIRCADB中的所有数据，所以如果合并多个数据集不要合并这两个。
+
+分割结果可以在线提交进行评估，[在线提交方法参考](https://github.com/PatrickChrist/LITS-CHALLENGE)。 [在线提交地址](https://competitions.codalab.org/competitions/17094)
+
+数据集论文：[The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS)](https://arxiv.org/abs/1901.04056)
+
+相关项目： [基于Paddle的肝脏CT影像分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/250994)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10273)
+
+## Sliver07
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量  | 标签格式 | 文件格式  |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Sliver07](https://sliver07.grand-challenge.org/) | 肝脏     | 分割 | CT   | 20+10 | 0/1标签  | MetaImage |
+
+![liver.png](https://i.loli.net/2020/11/21/iuOqFTteKUlnNVZ.png)
+
+这个数据集比较老了，现在用的也比较少，一些研究会将sliver和lits合起来，这样基本上就是所有常用的关于肝脏分割的公开数据了。mhd格式可以用 SimpleITK 读，在medseg项目中有[转换成nii的脚本](https://github.com/linhandev/medSeg/blob/master/tool/train/mhd2nii.py)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/19906)
+
+## 3D-IRCADb
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| 3D-IRCADb [01](https://www.ircad.fr/research/3d-ircadb-01/) [02](https://www.ircad.fr/research/3d-ircadb-01/) | 肝脏/肝肿瘤 | 分割 | CT   | 20+2 | surface mesh | dcm      |
+
+3D-IRCADb是比较早的一个数据集，有两个子集，分别包含20组和2组CT片子。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10293)
+
+## CHAOS
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [CHAOS](https://chaos.grand-challenge.org/) | 肝/肾/脾 | 分割 | CT+MRI | 40CT+120MRI | 0/1标签  | dcm      |
+
+CHAOS是一个多脏器，多模态分割数据集。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/23864)
+
+## TCGA-LIHC
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [TCGA-LIHC](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/TCGA-LIHC) | 肝       |      | CT   | 1688 | 无标签   |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/37439)
+
+## MSD肝脏血管分割
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [MSD肝脏血管分割](http://medicaldecathlon.com/) |          |      |      |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10333)
+
+# 肺
+## MSD肺脏分割
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式  |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [MSD肺脏分割](http://medicaldecathlon.com/) | 肺脏     | 分割 | CT   | 55   | r        | MetaImage |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10334)
+
+## LoLa11肺页分割
+
+| 名称 | 标注内容    | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式  |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [LoLa11](https://lola11.grand-challenge.org/) | 左右肺/肺页 | 分割 | CT   |      | 0/1标签  | Metaimage |
+
+55组扫描的肺页分割，包含左右肺，左上，左下，右上，右中，右下肺页的标注。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/30417)
+
+## StructSeg2019
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [StructSeg2019](structseg2019.grand-challenge.org) |          |      |      |      |          |          |
+
+
+
+## 肺部多病智能诊断
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [肺部多病智能诊断](https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231724/) |          |      | CT   |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34323)
+
+
+## CheXpert
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [CheXpert](https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/chexpert/) |          |      |      |      |          |          |
+
+介绍论文： [CheXpert: A Large Chest Radiograph Dataset with Uncertainty Labels and Expert Comparison](https://arxiv.org/abs/1901.07031)
+
+
+## NIHChest Xray
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 | License |
+| - | - | - | - | - | - | - | - |
+| [NIHChest Xray](https://www.kaggle.com/nih-chest-xrays/data) |                |      |      |          |          | CC0: Public Domain |
+
+介绍论文： [ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases](http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Wang_ChestX-ray8_Hospital-Scale_Chest_CVPR_2017_paper.pdf)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/35660)
+
+## QIN Lung CT
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [QIN Lung CT](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/QIN+LUNG+CT) |          |      | CT   |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/35205)
+
+## 4D-Lung
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [4D-Lung](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/4D-Lung) |          |      |      |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/37482)
+
+## NSCLC-Radiomics
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [NSCLC-Radiomics](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/NSCLC-Radiomics) | 非小细胞癌　| 分割　|　CT | 422 |          | dcm |
+
+![](./static/NSCLC-Radiomics.png)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63958)
+
+## 肺结核
+
+### Shenzhen Hospital X-ray Set
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Shenzhen Hospital X-ray Set](https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931) | 肺结核/正常 | 分类 | CXR  | 662  | 类别     | 图片     |
+
+深圳第三医院收集的肺结核胸透数据集，包含326张正常扫描和336张不正常的扫描。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/25237)
+
+### Montgomery County X-ray Set
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Montgomery County X-ray Set](https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931) | 肺结核/正常 | 分类 | CXR  | 138  | 类别     | 图片     |
+
+蒙哥马利市收集的肺结核胸透数据集，包含80张正常的扫描和58张不正常的扫描。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34229)
+
+## 肺炎
+### Ieee8023
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Ieee8023](https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset) | 肺脏     | 分类 | CT   | 20   |      | nii      |
+
+持续搜集公开的新冠CT扫描，目前有20个病例。
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34221)
+
+### covid19-ct-scans
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [covid19-ct-scans](https://www.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scans) | 左右肺/新冠感染 | 分割 | CT   | 20   |          | nii      |
+
+数据来自Ieee8023，对20组扫描进行了左右肺和感染区的标注。基于这个数据集和另外几个数据集，大佬们做了一个新冠分割的[benchmark](https://gitee.com/junma11/COVID-19-CT-Seg-Benchmark)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34221)
+
+### COVID-CT
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [COVID-CT](https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT) |          | 分类 | CT   | 349  |          | 图片     |
+
+包含216名新冠患者的349张胸部CT图片，从相关paper中收集。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/27732)
+
+### Figure1-COVID-chestxray-dataset
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Figure1-COVID-chestxray-dataset](https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray-dataset) |          | 分类 | CXR  | 48   |          | 图片     |
+
+DarwinAI收集的一些新冠CT的图片，是CovidX数据集的一部分。持续更新，使用前可以先pull。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34208)
+
+### RSNA肺炎检测
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [RSNA肺炎检测](https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge/) | 之否肺炎/肺炎区域BB | 分类/检测 | CXR  | 26684+3000 |          | 图片     |
+
+RSNA是北美放射学会在Kaggle上组织的一个比赛数据集，数据来自[NIH](https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC)。包含26684张训练数据，有图片的分类和肺炎区域的边界框。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34214)
+
+### CovidX
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [CovidX](https://github.com/lindawangg/COVID-Net/blob/master/docs/COVIDx.md) | 新冠/其他肺炎/正常 | 分类 | CT   | 13569+231 |          | 图片     |
+
+CovidX数据集是DarwinAI训练[CovidNet](https://github.com/lindawangg/COVID-Net)做的一个数据集，本身没有新的数据，是Ieee8023，Figure1和RSNA组合成的一个数据集。
+
+
+### Flyai Covid
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Flyai Covid](https://www.flyai.com/d/ChestXray02) |          |      |      |      |          |          |
+
+Flyai举办的一个新冠分类比赛。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34230)
+
+### covid19-radiography-database
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [covid19-radiography-database](https://www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography-database) | 新冠/其他肺炎/正常 | 分类 | CT   | 219+1314+1345 |          | 图片     |
+
+跟CovidX一样是一个组合数据集，数据来自论文图片和RSNA。
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34241)
+
+### COVID-19-AR
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [COVID-19-AR](https://wiki.cancerimagingarchive.net/pages/viewpage.action?pageId=70226443) | |  |    |  | | dcm|
+
+Chest Imaging with Clinical and Genomic Correlates Representing a Rural COVID-19 Positive Population (COVID-19-AR)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63553)
+
+
+### CT Images in COVID-19
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量  | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [CT Images in COVID-19](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CT+Images+in+COVID-19) | 无标签 | 分类/分割 | CT   | 650 | 无 | nii|
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63794)
+
+## 肺结节
+
+### LIDC-IDRI
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [LIDC-IDRI](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI) | 肺部肿瘤 | 目标检测 | CT | 1012 | xls | dcm |
+
+介绍论文： [The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A Completed Reference Database of Lung Nodules on CT Scans](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3041807/)
+
+[The public cancer radiology imaging collections of The Cancer Imaging Archive](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3041807/)
+
+Aistudio下载 [Part1](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63957) [Part2](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/64008)
+
+### LUNA16
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [LUNA16](https://luna16.grand-challenge.org) |          |      |      |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/1860)
+
+### 天池肺部结节
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [天池肺部结节](https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231601/introduction) |          |      |      |      |          |          |
+
+[训练集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetDetail/20000) [测试集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10063)
+
+
+### LNDB
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [LNDB](https://lndb.grand-challenge.org) | 直径大于3mm的肿瘤分割标注/小于3mm肿瘤和非肿瘤标记中心 | 分割/分类 | CT   | 294  | XML      | MetaImage |
+
+介绍论文： [LNDb: A Lung Nodule Database on Computed Tomography](https://arxiv.org/abs/1911.08434)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/23909)
+
+### Lung Nodule Malignancy
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Lung Nodule Malignancy](https://www.kaggle.com/kmader/lungnodemalignancy) | 肺结界良恶性 | 分类 | CT   | 4165+2526 |          | tif      |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/28474)
+
+### Data Science Bowl 17
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Data Science Bowl 17](https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2017) |          |      |      |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/25423)
+
+### Lung-PET-CT-Dx
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Lung-PET-CT-Dx](https://wiki.cancerimagingarchive.net/pages/viewpage.action?pageId=70224216) | 肺癌　| 目标检测 | CT | 363 | xml | dcm |
+
+![](./static/Lung-PET-CT-Dx.png)
+
+## 气胸
+
+### SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation
+
+| 名称      | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [SIIM-ACR Pneumothorax Segmentation]() |   |   |    |   |   |  |
+
+# 乳腺癌
+
+## CBIS-DDSM
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [CBIS-DDSM](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM) | 正常/良性/恶性 | 分类 | CT   | 2620 |          |          |
+
+介绍论文： [Deep Learning to Improve Breast Cancer Early Detection on Screening Mammography](https://arxiv.org/abs/1708.09427) [A curated mammography data set for use in computer-aided detection and diagnosis research](https://www.nature.com/articles/sdata2017177)
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/37567)
+
+## QIN Breast
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| QIN Breast [01](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/QIN-Breast)[02](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/QIN-BREAST-02) |          |      | MRI  | 67   |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/37536)
+
+## Rider Breast MRI
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Rider Breast MRI](https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/RIDER+Breast+MRI) |   |   | MRI   | |   |  |
+
+## ACRIN 6688
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [ACRIN 6688](https://wiki.cancerimagingarchive.net/pages/viewpage.action?pageId=30671268) |          |      | CT   | 83   |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/37565)
+
+## BraTS2015
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [BraTS2015](http://www.braintumorsegmentation.org/) |          |      |      |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/26367)
+
+# 脑
+
+## Iseg2019
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [Iseg2019](http://iseg2019.web.unc.edu/) |          |      |      |      |          |          |
+
+## ABIDE
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [ABIDE](http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/abide/) | 是否有自闭症 | 分类 | MRI  | 539+573 |          |          |
+
+自闭症患者的头部MRI扫描，包含539例自闭症患者和573个正常扫描对照组。  介绍论文： [The autism brain imaging data exchange: towards a large-scale evaluation of the intrinsic brain architecture in autism.](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23774715)
+
+[下载地址](http://preprocessed-connectomes-project.org/abide/download.html)
+
+
+## ADNI
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [ADNI](http://adni.loni.usc.edu/data-samples/access-data/) |          |      |      |      |          |          |
+
+介绍论文： [Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)](https://n.neurology.org/content/74/3/201.short)
+
+
+## 脑出血
+
+### RSNA Intracranial Hemorrhage Detection
+
+| 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
+| - | - | - | - | - | - | - |
+| [RSNA Intracranial Hemorrhage Detection](https://www.kaggle.com/c/rsna-intracranial-hemorrhage-detection) |          |      | CT   |      |          |          |
+
+[Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/35741)
+
+# 肾脏
+
+## Kits19
+[//]: # (TODO: 写简介)
 [Aistudio下载](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/24582)
 
 # 肠
@@ -456,7 +895,7 @@ Aistudio下载 [Part1](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/63957)
 
 | 名称 | 标注内容 | 类型 | 模态 | 数量 | 标签格式 | 文件格式 |
 | - | - | - | - | - | - | - |
-| [MMWHS]() | 心脏     | 分割 | CT / MRI | 20CT、20MRI | 类别     | nii      |
+| [MMWHS](https://zmiclab.github.io/projects/mmwhs/) | 心脏     | 分割 | CT / MRI | 20CT、20MRI | 类别     | nii      |
 
 mmwhs是心脏分割数据集，共有8类，MRI和CT两种模态  相关项目： [Hybrid Loss Guided Convolutional Networks for Whole Heart Parsing](https://github.com/xy0806/miccai17-mmwhs-hybrid)
 
@@ -654,16 +1093,56 @@ FIRE 是一个视网膜眼底图像数据集，包含 129张 眼底视网膜图
 
 [胸部\肺部ct数据集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/431782)
 
+[//]: # (TODO: )
 [adalca](https://github.com/adalca/medical-datasets)
 
+[//]: # (TODO: )
 [beamandrew](https://github.com/beamandrew/medical-data)
 
+[//]: # (TODO: )
 [Stanford ML Group](https://stanfordmlgroup.github.io/)
 
+[//]: # (TODO: )
 [omic tools](https://omictools.com/)
 
+[//]: # (TODO: )
 [各领域公开数据集](https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563)
 
+[//]: # (TODO: )
+[medical-imaging-datasets](https://github.com/sfikas/medical-imaging-datasets)
+
+[//]: # (TODO: )
+[Open-Access Medical Image Repositories](http://www.aylward.org/notes/open-access-medical-image-repositories)
+
+[//]: # (TODO: )
+[Medical Image Datasets Download Links](https://www.ilovephd.com/medical-image-datasets-download-links/)
+
+[//]: # (TODO: )
+[HAM10000 dataset](https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/DBW86T)
+
+[//]: # (TODO: )
+[Dermatology Image Classification](https://www.kaggle.com/yuningalexliu/dermatology-image-classification)
+
+[//]: # (TODO: )
+[havard](https://library.med.utah.edu/kw/derm/)
+
+[//]: # (TODO: )
+[usc](http://sipi.usc.edu/database/)
+
+[//]: # (TODO: )
+[burkely](https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/)
+
+[//]: # (TODO: )
+[isdis](https://isdis.net/)
+
+[//]: # (TODO: )
+[radiopedia](https://radiopaedia.org/articles/imaging-data-sets-artificial-intelligence)
+
+[//]: # (TODO: )
+[aimi](https://aimi.stanford.edu/research/public-datasets)
+
+[//]: # (TODO: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24634505 )
+
 # 贡献者
 
 （按照首次贡献时间排序）
@@ -690,3 +1169,6 @@ FIRE 是一个视网膜眼底图像数据集，包含 129张 眼底视网膜图
 2020/5/20<br>项目添加数据集计数和release note，数据集方面添加 RSNA骨龄，PathVQA，FIRE视网膜，DDSM乳腺癌等数据集
 
 2020/5/13<br>项目在Aistudio公开，包含约40个数据集
+
+[//]: # (TODO: 做一个tcia转nii的py程序)
+[//]: # (TODO: 图片一样的大小,居中)
diff --git a/static/3Dircadb.jpg b/static/3Dircadb.jpg
new file mode 100644
index 0000000..1a887d7
Binary files /dev/null and b/static/3Dircadb.jpg differ
diff --git a/static/chaos.png b/static/chaos.png
new file mode 100644
index 0000000..97a79c1
Binary files /dev/null and b/static/chaos.png differ