皮肤病变诊断分析数据集SkinLesionDiagnosisAnalysisDataset-atefehnourmohammadi
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 皮肤病变, 医学影像, 诊断分析, 机器学习, 图像识别, 数据挖掘, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病学研究和临床实践的皮肤病变诊断信息，记录了多种皮肤病变的病理特征和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常代表全球范围内的皮肤病变病例。
数据维度：数据集包括“lesion_id”（病变ID）、“image_id”（图像ID）、“dx”（诊断结果，即病变类型）、“dx_type”（诊断类型）、“age”（患者年龄）、“sex”（患者性别）和“localization”（病变位置）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为HAM10000_metadata.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据通常来源于医学影像数据库、皮肤病学研究项目或公开数据集，已进行数据整理和标注。
该数据集适合用于皮肤病诊断、病理特征分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于皮肤病学、医学影像分析和人工智能交叉领域的学术研究，如皮肤病变分类、诊断辅助系统开发、病理特征分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在皮肤病诊断、远程医疗、医学影像分析等领域。
决策支持：支持临床医生进行皮肤病诊断和治疗决策，辅助医疗机构提升诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学、生物医学工程和人工智能等相关专业的教学和科研素材，帮助学生和研究人员理解和应用机器学习技术于医学领域。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的病理特征、构建诊断模型，并提升皮肤病诊断的准确性和效率。
