La pandemia de la enfermedad por coronavirus 19 (COVID-19) está teniendo un impacto dramático en la sociedad y en los sistemas de salud. En este escenario complejo, la tomografía computarizada (TC) de pulmón puede desempeñar un papel pronóstico importante. Sin embargo, los conjuntos de datos publicados hasta ahora presentan limitaciones que dificultan el desarrollo de herramientas para el análisis cuantitativo. En este documento, presentamos un conjunto de datos de TC de pulmón de código abierto que incluye información sobre 50 pacientes positivos para COVID-19. Los volúmenes de TC se proporcionan junto con (i) una anotación basada en umbral automático obtenida con un modelo de mezcla gaussiana (GMM) y (ii) una puntuación proporcionada por un radiólogo experto. Se encontró que esta puntuación se correlaciona significativamente con la presencia de opacidades en vidrio esmerilado y la consolidación encontrada con GMM. El conjunto de datos está disponible de forma gratuita en un formato de archivo basado en ITK bajo la licencia CC BY-NC 4.0. El código para el ajuste de GMM está públicamente disponible también. Creemos que nuestro conjunto de datos proporcionará una oportunidad única para los investigadores que trabajan en el campo del análisis de imágenes médicas, y esperamos que su publicación siente las bases para la implementación exitosa de algoritmos para apoyar a los clínicos en enfrentar la pandemia de COVID-19.