皮肤癌图像特征分析数据集ISIC2017-usmansadiq
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌，图像分析，深度学习，数据集，医学影像，皮肤病学，计算机视觉，肿瘤学
数据概述： 该数据集包含来自ISIC 2017（International Skin Imaging Collaboration 2017）挑战赛的皮肤癌图像数据，旨在促进皮肤癌的诊断和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据主要来源于2017年。
地理范围：数据来自多个医疗机构，覆盖了不同地区的患者。
数据维度：数据集包括皮肤病变的图像（通常为DERM影像），以及相应的诊断标签，涵盖黑色素瘤，基底细胞癌等多种皮肤癌类型以及良性病变。此外，还包括图像的元数据，如病灶位置，患者信息等。
数据格式：数据通常以JPEG或PNG等图像格式提供，并附有CSV或文本文件，用于存储图像的标签和元数据。
来源信息：数据来源于ISIC挑战赛，并已进行标准化和清洗。
该数据集特别适用于医学影像分析，深度学习模型训练，皮肤癌诊断辅助等领域。
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：适用于皮肤癌诊断，图像分割，特征提取等医学影像研究，如开发新的诊断算法，评估图像特征与诊断结果的关系等。
行业应用：可以为皮肤科医生提供诊断辅助工具，提高诊断准确性和效率，特别是在早期皮肤癌检测方面。
决策支持：支持临床决策，帮助医生更准确地评估皮肤病变，制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像，人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤癌诊断，图像分析和深度学习技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤癌图像特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现皮肤癌的早期诊断和准确评估，促进皮肤癌的临床诊疗水平提升。
