皮肤癌诊断与分类数据集BA-HAM10000ExtendedSkinCancerDiagnosisandClassificationDataset-moohsassin
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌，医学影像，数据集，图像诊断，深度学习，病理分析，人工智能，医疗健康
数据概述： 该数据集包含来自巴西Araraquara医学院皮肤病学系的皮肤癌诊断数据，记录了10000多例皮肤病变的医学图像及其临床信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2004年到2018年。
地理范围：数据覆盖了巴西多个地区的皮肤病患者，主要为皮肤病变的医学诊断样本。
数据维度：数据集包括皮肤病变的医学图像、病变类型、患者年龄、性别、病变位置、诊断结果等变量，并提供图像与临床信息的对应关系。
数据格式：数据提供为JPEG格式的医学图像和CSV格式的临床数据，便于图像和数据的联合分析。
来源信息：数据来源于巴西Araraquara医学院的公开医学研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于皮肤癌的医学影像诊断、深度学习模型训练、病理分析等领域的应用，特别是在皮肤病变分类、癌症早期检测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于皮肤癌的早期诊断、病理分类等医学研究，如皮肤病变的自动识别、癌症风险预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在皮肤病的辅助诊断、医学影像分析等方面。
决策支持：支持皮肤癌的早期筛查与诊断，帮助医生制定更精准的治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能医学应用课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变的诊断方法与人工智能技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的图像特征与诊断规律，帮助用户实现皮肤癌的早期检测与分类，为医疗健康领域提供数据支持。
