皮肤病变图像分析数据集SkinLesionImageAnalysisDataset-murashow
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分析, 深度学习, 机器学习, 计算机视觉, 医疗影像, 诊断辅助, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于皮肤病变图像分析的数据，记录了与皮肤病变相关的图像信息和临床特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含来自不同医疗机构的病例。
数据维度：数据集包括图像的唯一标识符 (isic_id)、病变的目标标签 (target, target_vit)、患者信息（patient_id、age_approx、sex），病变位置（anatom_site_general）、临床尺寸（clin_size_long_diam_mm），图像类型（image_type），以及使用TBP（TBP, Tile-Based Patch）技术提取的图像特征，包括颜色、形状、纹理等多种维度（tbp_lv_A 到 tbp_lv_z），诊断信息（iddx_full, iddx_1 等），以及其他临床指标（mel_mitotic_index, mel_thick_mm）。
数据格式：CSV格式，文件名为 train_vit.csv，包含多个字段，方便数据分析和建模。还包含一个.bin文件，很可能是一个训练好的模型权重文件，以及一个推断脚本infer2.py。
来源信息：数据来源于公开的皮肤病变数据集，并可能经过了预处理和特征提取。
该数据集适合用于皮肤病变图像分析、分类和诊断辅助系统的研究。
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相关的学术研究，如皮肤病变的自动检测、分类、特征提取等。
行业应用：可以为医疗影像行业提供数据支持，尤其是在开发皮肤病变诊断辅助系统、提高诊断准确率和效率方面。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的辅助材料，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特征与临床诊断之间的关系，帮助用户开发和优化皮肤病变分类模型，提高诊断的准确性和效率。
