ISIC2020皮肤癌检测训练数据集-2020年-nischaydnk

ISIC2020皮肤癌检测训练数据集-2020年-nischaydnk 数据来源：互联网公开数据 标签：ISIC,皮肤癌,恶性肿瘤,医学图像,训练数据集,图像处理,机器学习,医学研究

数据概述： 本数据集包含来自ISIC 2020竞赛的训练图像数据集，所有图像已调整为224x224像素，适用于黑色素瘤皮肤癌检测任务。数据集包括两个主要部分：训练图像文件和训练元数据CSV文件。

图像文件存储在train-image文件夹中，仅供训练使用。元数据文件train-metadata.csv包含了每张图像的详细信息，字段包括：

target：二元类别标签 {0: 良性, 1: 恶性} patient_id：随机生成的患者标识符 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检测模型的训练与评估、医学图像处理研究、机器学习算法开发等场景。研究人员可以利用此数据集开发和优化皮肤癌检测算法；医学影像专家可以进行图像处理与分析训练；临床医生可以借助这些数据进行皮肤癌早期诊断的研究与实践。此外，该数据集亦可用于教育培训，帮助学习者了解皮肤癌检测的最新技术与方法。