皮肤病变图像诊断训练数据集SkinLesionImageDiagnosisTrainingDataset-grtgrtgrt
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, 训练数据, 皮肤病理学, 医疗影像, 深度学习, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含用于皮肤病变图像诊断的训练数据，记录了与皮肤病变相关的图像信息和标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为用于医学图像诊断的静态训练集。
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模型训练。
数据维度：数据集包含ISIC_ID（图像唯一标识符）、malignant（恶性程度，0或1，二分类标签）以及补充信息，如attribution（图像来源）、copyright_license（版权许可）、lesion_id（病灶ID）、iddx_full（完整诊断结果）、iddx_1至iddx_5（诊断结果细分）、mel_mitotic_index（黑色素瘤有丝分裂指数）、mel_thick_mm（黑色素瘤厚度，单位mm）、tbp_lv_dnn_lesion_confidence（基于深度神经网络的病灶置信度）。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，包括ISIC_2024_Training_GroundTruth.csv和ISIC_2024_Training_Supplement.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于皮肤病变图像相关研究与公开数据集，已进行结构化处理，便于模型训练和评估。
该数据集适合用于皮肤病变图像诊断、机器学习模型训练和医学影像分析。
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：适用于皮肤病变图像识别、分类和诊断的学术研究，如深度学习模型在医学影像中的应用、皮肤癌早期检测等。
行业应用：可以为医疗影像分析、皮肤科疾病诊断提供数据支持，尤其在辅助医生诊断、开发智能诊断系统方面具有价值。
决策支持：支持医疗机构和研究人员在皮肤病变诊断方面的决策制定和技术创新。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能在医疗领域应用等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变图像分析。
此数据集特别适合用于开发和评估皮肤病变图像诊断模型，提高诊断准确率，辅助临床医生进行诊断。
