皮肤病变图像分类数据集SkinLesionImageClassificationDataset-aniladepu
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分类, 深度学习, 医疗影像, 肿瘤检测, 数据集, 计算机视觉, 医学诊断
数据概述：
该数据集包含皮肤病变的图像数据，旨在用于皮肤病变的分类与诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病变研究。
数据维度：数据集包括图像文件（.jpg格式）和对应的标注信息。标注信息包含图像名称（image_name）、良恶性（benign_malignant）以及分类目标（target，数值型，可能代表病变的严重程度或类别）。
数据格式：主要包含JPEG格式的图像文件和CSV格式的标注文件，CSV文件包括train_new_9000.csv和ISIC2016_Test_GroundTruth.csv，方便数据分析和模型训练。数据已按照不同类别进行组织，分为训练集和测试集。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，经过预处理和标注，可用于训练和评估图像分类模型。
该数据集适合用于皮肤病变图像的分类、病理分析、以及辅助诊断的研究。
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：适用于医学影像分析、计算机视觉和深度学习领域的学术研究，如皮肤癌检测、皮肤病变自动诊断等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，特别是用于开发皮肤病变辅助诊断系统、提高诊断准确率。
决策支持：支持医生在皮肤病变诊断中的辅助决策，加速诊断流程，提升诊断效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能辅助诊断等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变图像分析。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像的特征与分类规律，帮助用户构建和优化皮肤病变图像分类模型，从而实现辅助诊断和病情评估的目标。
