皮肤病变图像数据集-黑色素瘤检测数据集-ISIC-2020

皮肤病变图像数据集-黑色素瘤检测数据集-ISIC-2020 数据来源：互联网公开数据 标签：皮肤病变,黑色素瘤,图像识别,医学影像,皮肤癌,ISIC,数据集,机器学习,计算机视觉

数据概述： 本数据集源自“国际皮肤影像协作（ISIC）” 档案，旨在用于皮肤病变的图像分析与诊断。数据集包含2750张皮肤病变图像，主要关注三种类型的病变：恶性黑色素瘤、脂溢性角化病和良性痣。每张图像都附有对应的病变分割掩模，用于区分病变区域和正常皮肤。数据集被划分为训练集、验证集和测试集，方便模型训练和评估。

数据用途概述： 该数据集主要用于开发和评估皮肤病变检测算法，特别是在黑色素瘤的早期诊断方面。研究人员可以使用该数据集进行深度学习模型的训练，实现对皮肤病变的自动识别和分类。此外，该数据集也适用于教学和科研，帮助医学专业学生、人工智能研究者等了解和研究皮肤病变图像分析技术。数据集可用于构建皮肤癌辅助诊断系统，提高诊断准确性和效率，从而改善患者的预后。