皮肤病变影像诊断训练数据集SkinLesionImageDiagnosisTrainingDataset-vinu210110b
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 影像诊断, 图像识别, 机器学习, 医疗影像, 疾病诊断, 图像分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变影像的数据，记录了皮肤病变图像及其对应的诊断信息，用于训练和评估图像识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推测为全球范围内的皮肤病变案例。
数据维度：数据集包括图像文件名（image_）、患者ID（patient_id）、性别（sex）、年龄（age_approx）、病变部位（anatom_site_general_challenge）、诊断结果（diagnosis）、良恶性判断（benign_malignant）和目标标签（target）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含结构化数据，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的皮肤病变数据集，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于皮肤病变图像的识别、分类和诊断模型的训练。
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、皮肤病学研究和机器学习交叉领域的学术研究，如皮肤癌检测、病变分类等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，特别是在皮肤病变辅助诊断、人工智能诊断系统开发等方面。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的辅助诊断，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变诊断流程。
此数据集特别适合用于开发和优化皮肤病变图像识别模型，提高诊断的准确性和效率，并为医学研究提供数据支持。
