皮肤癌图像数据集-皮肤病变诊断与分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌,皮肤病变,图像,医学影像,机器学习,诊断,皮肤镜,HAM10000,病理学,数据集
数据概述：
本数据集是基于HAM10000数据集的修改和标注版本，HAM10000是一个大型的皮肤镜图像集合，包含了多种常见的色素性皮肤病变图像。数据集中的病变诊断结果主要通过组织病理学（组织学）确诊，超过50%的病例通过这种方式验证。对于其余病例，诊断结果通过随访检查、专家共识或活体共聚焦显微镜检查确认。
原始数据来源：
原始挑战赛：https://challenge2018.isic-archive.com
数据来源：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/DBW86T
参考文献：
[1] Noel Codella, Veronica Rotemberg, Philipp Tschandl, M. Emre Celebi, Stephen Dusza, David Gutman, Brian Helba, Aadi Kalloo, Konstantinos Liopyris, Michael Marchetti, Harald Kittler, Allan Halpern: “Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection 2018: A Challenge Hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)”, 2018; https://arxiv.org/abs/1902.03368
[2] Tschandl, P., Rosendahl, C. & Kittler, H. The HAM10000 dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci. Data 5, 180161 doi:10.1038/sdata.2018.161 (2018).
数据来源方说明：
为了解决用于自动诊断色素性皮肤病变的神经网络训练受限于皮肤镜图像数据集规模小、多样性不足的问题，我们发布了HAM10000数据集。我们收集了来自不同人群、通过不同方式获取和存储的皮肤镜图像。最终的数据集包含10015张皮肤镜图像，可用于学术机器学习研究。病例包括色素性病变领域所有重要诊断类别：日光角化病和上皮内癌/鲍恩病（akiec）、基底细胞癌（bcc）、良性角化病样病变（日光性雀斑/脂溢性角化病和扁平苔藓样角化病，bkl）、皮纤维瘤（df）、黑色素瘤（mel）、黑素细胞痣（nv）和血管病变（血管瘤、角化血管瘤、化脓性肉芽肿和出血，vasc）。
数据用途概述：
该数据集适用于皮肤癌及其他皮肤病变的诊断、分析和研究，特别是在机器学习和深度学习领域。研究人员可以使用该数据集训练和评估用于皮肤病变分类的算法，开发辅助诊断工具。此外，该数据集也可用于医学教育，帮助医学专业人员学习和识别不同的皮肤病变。
