皮肤癌黑色素瘤EffNet元数据集MelanomaEffNetMetadataDataset-ilosvigil
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌，黑色素瘤，元数据，数据集，医学图像，深度学习，医学研究，人工智能
数据概述： 该数据集包含用于皮肤癌（黑色素瘤）检测的EffNet模型的元数据，记录了相关医学图像的详细信息，适用于医学图像分析和深度学习研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的医疗机构和研究机构。
数据维度：数据集包括医学图像的文件名，患者ID，图像尺寸，诊断结果，病理学检查结果，皮肤类型，年龄，性别等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学研究项目，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学图像分析，深度学习以及皮肤癌早期检测等领域的研究和应用，特别是在医学图像分类，病灶检测等方面具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于皮肤癌早期诊断，病灶检测等医学研究，如图像特征提取，模型性能评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在皮肤癌筛查，诊断辅助系统方面。
决策支持：支持医疗机构制定更好的诊疗策略，帮助医生进行准确的诊断和治疗。
教育和培训：作为医学图像分析和深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像处理和分类技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤癌（黑色素瘤）检测的规律与趋势，帮助用户实现医学图像的准确分类和检测，提高皮肤癌早期诊断的准确性和效率。
