皮肤病变图像诊断训练数据集SkinLesionImageDiagnosisTrainingDataset-alexandrgavrilenko
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像诊断, 深度学习, 医疗影像, 皮肤镜, 数据集, 机器学习, 病理分析
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病学研究与公开数据集的图像信息，记录了皮肤病变相关的图像数据，并附有对应的诊断标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为近年来收集的医疗影像数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的皮肤病变案例。
数据维度：数据集核心为train_metadata_df.csv文件，包含以下字段：isic_id（图像唯一标识符）, patient_id（患者标识符）, target（病变诊断标签，数值型，0表示良性，1表示恶性等）, dir（图像文件路径）。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，文件名为train_metadata_df.csv，便于数据读取与分析，同时包含模型训练所需的.pth、.ckpt等文件。
来源信息：数据集来源于公开的皮肤病变图像数据库，如ISIC（International Skin Imaging Collaboration）等，数据已进行标注和整理。
该数据集适合用于皮肤病变图像诊断、深度学习模型训练、病理分析等相关领域的研究。
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、计算机视觉、深度学习等交叉领域的学术研究，如皮肤病变自动诊断、病灶分割、图像特征提取等研究。
行业应用：为医疗影像诊断、皮肤病早期筛查、远程医疗等行业提供数据支持，特别是在构建辅助诊断系统、提高诊断效率和准确性方面。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助决策，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能与医疗等相关课程的实训素材，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构建和评估皮肤病变图像诊断模型，提高诊断准确率，并探索不同模型的性能差异，推动相关领域的技术发展。
