皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-greekyogurt2
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像诊断, 机器学习, 皮肤病学, 医学影像, 深度学习, 分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的数据，记录了皮肤病变的图像及相关诊断信息。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，但涵盖了多种皮肤病变类型，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含“image_name”（图像文件名）、“patient_id”（患者ID）、“sex”（性别）、“age_approx”（年龄）、“anatom_site_general_challenge”（病变部位）等描述性信息，以及“diagnosis”（诊断结果）、“benign_malignant”（良恶性判断）和“target”（目标变量，通常为二元分类标签）等诊断相关信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission (2).csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于皮肤病变的图像诊断、分类研究，以及相关疾病的辅助诊断模型构建。
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：适用于皮肤病学、医学影像分析、深度学习等领域的学术研究，如皮肤癌的早期检测、病灶分类等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，尤其在辅助诊断系统、皮肤病变筛查等方面。
决策支持：支持医生进行疾病诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、人工智能等相关专业的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变诊断流程。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像的特征，训练图像分类模型，从而提升皮肤病变的诊断准确率。
