ISIC2018皮肤癌检测数据集

ISIC2018皮肤癌检测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌,医学影像,图像分类,医学诊断,二分类任务,皮肤病研究,医学人工智能

数据概述：
本数据集是ISIC 2018任务3的训练集和测试集的结合，用于皮肤癌（黑色素瘤）检测研究。数据集包含经过调整为256x256像素分辨率的医学影像文件，旨在为皮肤癌检测提供标准化的视觉数据。数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含训练图像文件夹（train-image/）和对应的元数据文件（train-metadata.csv）。元数据文件中包含以下关键字段：
- target：二分类标签，{0: 良性, 1: 恶性}，用于标识皮肤病变的恶性程度。
- patient_id：随机生成的患者ID，用于数据格式化。
- isic_id：每张图像的唯一标识符。

数据用途概述：
该数据集适用于皮肤癌检测相关的医学影像分析任务，特别适合用于训练和评估皮肤癌分类模型。研究人员可以利用此数据集进行医学影像分类算法的开发与优化，支持皮肤癌的早期诊断和筛查研究。此外，数据集还适用于医学诊断领域的学术研究，助力皮肤癌相关疾病的病理分析和临床决策支持。数据集的标准化图像分辨率和清晰的标签体系使其成为医学人工智能领域的重要研究资源。