皮肤病变影像分析数据集SkinLesionImageAnalysisMetadata-marcocasparriello
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变，医学影像，图像分析，机器学习，二分类，病理诊断，数据集，特征工程
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变影像分析项目的元数据，记录了与皮肤病变相关的各种临床和图像特征。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，但可推测为全球范围内的皮肤病变病例。
数据维度：数据集包含多个特征，包括“isic_id”（病变唯一标识符）、“target”（目标变量，可能代表病变类型，0/1二分类）、“patient_id”（患者ID），以及一系列图像特征，如“tbp_lv_H”、“tbp_lv_B”、“tbp_lv_C”等（可能代表图像颜色、纹理等方面的定量指标），以及“age_approx”（患者近似年龄）、“sex_male”、“sex_female”（性别）等临床信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train-metadata-1.csv，便于数据分析和模型构建。数据经过了标准化或清洗处理。
该数据集特别适用于皮肤病变图像分析、病理诊断辅助、机器学习模型训练与评估。
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、皮肤病理学研究，以及机器学习在医疗诊断中的应用研究，如皮肤癌分类、病变风险预测等。
行业应用：为医疗影像分析公司、医院、皮肤科医生提供数据支持，用于开发诊断工具、辅助临床决策、提升诊断准确率。
决策支持：支持医生进行皮肤病变风险评估、辅助诊断，并为患者提供个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像、机器学习、人工智能等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变分析。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像特征与病理诊断结果之间的关系，构建预测模型，并实现对皮肤病变的自动化分析和辅助诊断。
