皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosis-stephenfenel
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像诊断, 机器学习, 医学影像, 疾病检测, 临床诊断, 数据集, 深度学习
数据概述：
该数据集包含皮肤病变图像及其相关临床信息，旨在用于皮肤病变的诊断和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为用于静态图像分析的训练与测试数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病变诊断研究。
数据维度：数据集包括图像文件名（image_name）、患者ID（patient_id）、患者年龄（age_approx）、性别（male, female）以及病变部位（head/neck, upper extremity, lower extremity, torso, palms/soles, oral/genital）等特征，部分训练集包含目标标签（target）和分层信息（strat）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train0.csv, train1.csv, train2.csv, train3.csv, train4.csv, train782.csv 和 test.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库。
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、皮肤病学等领域的学术研究，如皮肤癌检测、病变分类等。
行业应用：为医疗人工智能行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤病诊断辅助系统、图像识别软件等。
决策支持：支持皮肤科医生进行临床诊断，辅助医生提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学、人工智能等相关专业学生的实训材料，帮助学生了解图像处理和疾病诊断。
此数据集特别适合用于开发基于图像的皮肤病变诊断模型，并探索不同特征对诊断结果的影响，从而提升疾病的早期发现和治疗水平。
