ISIC2019皮肤癌分类数据集

ISIC2019皮肤癌分类数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌,黑色素瘤,医学影像,二分类任务,医学研究,图像处理,深度学习

数据概述：
本数据集是ISIC 2019皮肤癌分类任务的训练数据集，包含用于皮肤癌检测的医学影像。数据集中的图像经过统一处理，尺寸为256x256像素，适用于皮肤癌分类模型的训练与研究。数据集包括两部分：训练集图像文件夹（train-image/）和训练集元数据文件（train-metadata.csv）。元数据文件中包含以下字段：
- target：二分类标签，0表示良性，1表示恶性。
- patient_id：随机生成的患者标识符，用于数据格式化。
- isic_id：图像的唯一标识符。

数据用途概述：
该数据集适用于皮肤癌的医学影像分析、二分类模型训练、深度学习研究以及临床辅助诊断等场景。研究人员可利用此数据集训练皮肤癌分类模型，优化算法性能；医疗机构可用于辅助医生进行皮肤癌的早期筛查；学术机构可借助数据集开展医学影像处理和人工智能算法的研究工作。此外，数据集还支持医学教育，帮助学生和研究者理解医学影像分析的实际应用。