皮肤病变图像数据集BA-HAM10000ExtendedNNS数据集-moohsassin
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变，图像分析，数据集，医学研究，机器学习，深度学习，医疗图像，皮肤科
数据概述： 该数据集包含来自伯尔尼大学医院和哈佛医学院的扩展图像数据，记录了多种皮肤病变的高分辨率图像。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2005年到2017年。
地理范围：数据涵盖了伯尔尼大学医院和哈佛医学院所在地区的多个皮肤病诊所。
数据维度：数据集包括图像文件及其对应的元数据，涵盖多种皮肤病变类型，如黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌等。每个图像文件包含详细的病变描述、诊断结果和相关病案信息。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像和CSV格式的元数据文件，便于进行图像处理和数据分析。
来源信息：数据来源于伯尔尼大学医院和哈佛医学院的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究、计算机视觉及深度学习等领域的研究和应用，特别是在皮肤病变诊断、图像分类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：适用于皮肤病变的医学研究，如不同病变类型的识别与分类、病情进展分析等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在皮肤科诊断、病情监测和患者管理等方面。
决策支持：支持皮肤病变的早期诊断和治疗方案的制定，帮助医疗人员优化诊断流程。
教育和培训：作为医学和计算机科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分析与医学诊断技术。
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，帮助用户实现病变的准确识别与分类，提高皮肤科诊断水平和治疗效果。
