皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-kuladeepguptha
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学，医学影像，图像识别，机器学习，深度学习，病理诊断，数据集，ISIC
数据概述：
该数据集包含皮肤病变图像及其对应的诊断信息，主要用于训练和评估皮肤病变的自动诊断模型。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，但可用于全球范围内的皮肤病变诊断研究。
数据维度：
image：图像文件名。
lesion_id：病变唯一标识符。
diagnosis_confirm_type：诊断确认类型，如组织病理学。
MEL, NV, BCC, AKIEC, BKL, DF, VASC：分别代表恶性黑色素瘤、痣细胞痣、基底细胞癌、日光性角化病、良性角化病、皮纤维瘤、血管性病变等诊断结果，采用二元编码（0或1）表示。
fold_number：用于交叉验证的折叠编号。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集的标签信息，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于ISIC 2018挑战赛，是皮肤病变图像诊断领域的重要数据集。该数据集适合用于皮肤病变图像的分类、检测和诊断模型的训练与评估。
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：适用于医学影像分析、皮肤病学、人工智能等领域的研究，如皮肤癌的早期检测、病变自动分类等。
行业应用：为医疗影像诊断、远程医疗、皮肤科医生辅助诊断等提供数据支持，有助于提升诊断效率和准确性。
决策支持：支持医疗机构和科研机构进行皮肤病变的诊断和治疗策略制定。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和人工智能相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入了解皮肤病变诊断。
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，从而提高诊断的准确性和效率，最终改善患者的护理。
