皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-minnieliang
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像诊断, 机器学习, 深度学习, 图像识别, 医学影像, 疾病预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病学图像的数据，记录了皮肤病变的图像信息及其对应的诊断结果，可用于训练和评估图像诊断模型。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：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围的皮肤病变案例。
数据维度：数据集包括图像名称(image_name)、患者ID(patient_id)、特征(features)和目标标签(target)。其中，特征(features)为图像的数值化特征，目标标签(target)代表了皮肤病变的诊断结果(0或1，二分类)。训练集(train.csv)额外包含数据增强的标识(augmented)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, val.csv, test.csv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集，方便模型训练和评估。
来源信息：数据来源于皮肤病学相关研究或公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于皮肤病变图像的识别与诊断、医学影像分析和机器学习模型的训练。
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、深度学习模型在医疗领域的应用研究，如皮肤癌检测、皮肤病变分类等。
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、远程医疗、皮肤病筛查等领域。
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、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用图像识别技术。
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，提升诊断准确率，辅助医生进行临床决策。
