Med-Banana-50K 是由新加坡国立大学于 2025 年发布的一个大规模医学影像编辑数据集，相关论文成果为 Med-Banana-50K: A Cross-modality Large-Scale Dataset for Text-guided Medical Image Editing，旨在覆盖多种医学影像模态与疾病条件下的病灶双向编辑任务。

该数据集包含超过 50,000 条医学影像编辑样本，以及约 37,000 条失败的编辑尝试及其完整评估日志。数据集基于真实临床医学影像构建，覆盖胸部 X 光、脑部 MRI 和眼底影像三种医学影像模态，涉及 23 种疾病类型。每个样本均支持病灶添加与病灶去除两种编辑方向，编辑过程由 Gemini-2.5-Flash-Image 模型生成。所有样本均经过基于 LLM-as-Judge 的自动评估流程，对指令遵循性、结构合理性、图像真实性及原始信息保真度等维度进行判定，并在必要时进行最多五轮的迭代优化，相关评估结果和过程均被完整记录。