皮肤病变诊断辅助数据集_Skin_Lesion_Diagnosis_Support_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像识别, 深度学习, 疾病诊断, 医疗影像, 数据分析, 计算机视觉, 病理分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗影像和病理分析的数据，记录了与皮肤病变诊断相关的临床和影像学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了皮肤病变诊断的常见临床场景。
数据维度：数据集包含多个维度，包括isic_id（ISIC 编号），target（病变类别，如恶性、良性），patient_id（患者编号），age_approx（患者年龄），sex（患者性别），anatom_site_general（病变解剖位置），clin_size_long_diam_mm（临床尺寸），image_type（图像类型），以及一系列与图像处理、病理分析相关的数值特征，如tbp_lv_A、tbp_lv_B、tbp_lv_areaMM2等，此外还包括attribution（数据来源说明），copyright_license（版权信息），lesion_id（病灶编号）和iddx_full（完整诊断结果）等。数据集包含两个csv文件，分别为train_vit_ver4.csv和train_swint.csv，其中包含了不同模型训练所用的数据。
数据格式：CSV格式，包括train_vit_ver4.csv和train_swint.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。此外，还包含.bin文件，推测为模型权重文件。
数据来源：数据可能来源于医疗影像数据库、临床病理报告等，具体来源未明确。数据已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于皮肤病变诊断相关的研究，以及图像识别、深度学习等技术应用。
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：适用于皮肤病变诊断、病理图像分析、计算机辅助诊断等领域的学术研究，如皮肤癌检测、病灶分类、影像特征分析等。
行业应用：为医疗影像分析、人工智能辅助诊断系统提供数据支持，特别是在皮肤病变的早期诊断、风险评估和辅助治疗方案制定方面。
决策支持：支持医生在诊断和治疗方面的决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能医学应用等相关课程的教学资源，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评估基于图像的皮肤病变诊断模型，探索影像学特征与病理诊断结果之间的关系，并提升诊断的准确性和效率。
