皮肤病理图像恶性肿瘤分类标签数据集SkinPathologyImageMalignantTumorClassificationLabels-giovannibudi
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病理学，肿瘤分类，图像识别，二分类，医学影像，数据集，机器学习，数据标注
数据概述：
该数据集包含皮肤病理图像的分类标签信息，用于区分皮肤病变是恶性（Malignant）还是良性（Benign）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可推测为全球范围内的皮肤病理图像。
数据维度：数据集包含三个字段：isic_id（图像的唯一标识符），Malignant（恶性肿瘤的标签，0表示非恶性，1表示恶性），Benign（良性肿瘤的标签，0表示非良性，1表示良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为labels2024.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的皮肤病理图像数据集。该数据集已进行标注，提供了图像的病理诊断结果。
该数据集适合用于医学影像分析、肿瘤诊断辅助以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于皮肤病理学、医学影像分析和人工智能交叉领域的学术研究，如皮肤癌的早期诊断、病理图像的自动分析等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤癌诊断辅助系统、图像识别算法等。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解皮肤病理图像分析。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的皮肤癌诊断模型，提升诊断的准确性和效率。
