黑色素瘤公共数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：黑色素瘤,医学影像,皮肤癌,图像分类,深度学习,模型预测,公共健康
数据概述：
本数据集来源于Kaggle上的SIIM-ISIC黑色素瘤分类竞赛的公共提交结果。数据集包含多个参赛者的模型预测输出，覆盖了9个不同的提交记录。每个提交记录均基于不同的深度学习模型（如InceptionResNetV2、EfficientNetB3、SE-ResNeXt50等）在TPU（张量处理单元）上的推理结果。这些模型针对皮肤病变图像进行了分类预测，旨在区分良性与恶性黑色素瘤。
数据用途概述：
该数据集适用于医学影像分析、皮肤病学研究、深度学习模型评估以及医疗健康数据分析等多种场景。研究人员可以利用此数据集评估不同深度学习模型在黑色素瘤分类任务中的表现；医疗工作者可参考数据进行辅助诊断；数据科学家可以基于数据集进行模型优化和新模型开发。此外，数据集也有助于公众了解黑色素瘤的医学影像特征及分类方法。
