皮肤病变图像诊断分析数据集SkinLesionImageDiagnosisAnalysisDataset-geyasreek
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像识别, 深度学习, 医疗影像, 皮肤癌, 数据集, 计算机视觉, 诊断
数据概述：
该数据集包含来自ISIC（International Skin Imaging Collaboration，国际皮肤影像协作）的数据，记录了皮肤病变的图像及其相关诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但ISIC项目为全球性合作，数据具有广泛的代表性。
数据维度：数据集包含两类核心数据：
图像数据：JPEG格式的皮肤病变图像，文件名为ISIC_XXXXXXX.jpg。
结构化数据：CSV格式，包含图像名称、患者ID、性别、年龄、病变部位、诊断结果、良恶性判断以及目标标签（target，指示是否为恶性病变）等信息。
数据格式：数据集以压缩包形式提供，包含图像文件（.jpg）和CSV格式的元数据文件，便于图像和结构化数据的联合分析。
来源信息：数据来源于ISIC项目，该项目旨在推动皮肤癌诊断的早期发现和治疗。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于皮肤病图像的识别、分类、诊断等研究，以及相关机器学习模型的训练和评估。
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、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如皮肤癌诊断模型的开发、图像分割、特征提取等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于皮肤科疾病的辅助诊断、远程医疗、医学影像分析等。
决策支持：支持医疗机构的诊断流程优化，辅助医生进行皮肤病变的诊断和评估。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病诊断过程。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的皮肤病变诊断模型，有助于提高诊断准确性和效率，从而改善患者的预后。
