皮肤病变诊断元数据分析数据集SkinLesionDiagnosisMetadataAnalysis-mahnazarjmand
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学, 医学影像, 疾病诊断, 机器学习, 数据分析, 临床研究, 图像识别, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含皮肤病变诊断的元数据信息，记录了与皮肤病变相关的临床和病理学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，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：包括“lesion_id”（病变唯一标识符）、“image_id”（图像唯一标识符）、“dx”（病理诊断结果）、“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，方便数据分析和处理。
数据来源： 数据来源于公开数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于皮肤病变诊断相关的研究，以及医学图像分析、疾病预测、机器学习等技术应用。
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：适用于皮肤病学、医学影像分析、机器学习等领域的学术研究，如皮肤病变诊断模型的开发、诊断特征分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、临床决策支持等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行疾病诊断、治疗方案制定和预后预测。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变诊断。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的诊断特征与临床指标之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升诊断准确率。
