皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosis-angelarentsi
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像诊断, 皮肤病理学, 图像识别, 深度学习, 医疗影像, 疾病诊断, 数据集
数据概述：
该数据集包含皮肤病变的医学图像及其对应的诊断信息，旨在用于皮肤病变的图像识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为用于训练与评估的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但图像与诊断信息具有普适性。
数据维度：数据集包含以下关键信息：
Image_Id：图像的唯一标识符。
Diagnosis：皮肤病变的诊断结果，包括mel（黑色素瘤）、akiec（日光性角化病）、bcc（基底细胞癌）等。
Confirmation_Method：诊断的确认方法，如histo（组织病理学）。
Age：患者年龄。
Sex：患者性别。
Region_Of_Disease：病变发生的身体部位。
数据格式：数据集包含CSV格式的元数据文件（Sample_meta-data.csv），以及对应的JPG格式的皮肤病变图像。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，经过整理和标注，便于研究和应用。
该数据集适合用于皮肤病变图像的分类、检测与分析，以及相关的机器学习模型的训练与评估。
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：适用于医学图像分析、计算机辅助诊断（CAD）等领域的研究，如皮肤癌检测、病灶区域分割、图像特征提取等。
行业应用：为医疗影像分析、皮肤科诊断提供数据支持，可用于开发辅助诊断系统、远程医疗应用等。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学图像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员熟悉皮肤病变图像分析流程。
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，帮助提升早期诊断的准确性和效率。
