皮肤病理图像分析数据集_Dermatopathology_Image_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病理学, 图像分析, 机器学习, 皮肤癌, 数据集, 医学影像, 诊断, 病理特征
数据概述：
该数据集包含来源于皮肤病理图像的预处理数据，记录了与皮肤病变相关的图像特征和临床信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2024年，具体批次数据按批次划分。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常可推断为医学研究或临床诊断场景下的皮肤病理图像。
数据维度：数据集包含多种图像特征，如颜色、纹理、形态等，以及临床信息，包括“isic_id”（图像标识）、“image_data”（图像数据）、“tbp_lv_A”（各种颜色空间特征）、“clin_size_long_diam_mm”（病灶直径）、“sex”（性别）、“age_approx”（年龄）和“target”（目标分类标签，通常代表病理诊断结果）。
数据格式：CSV格式，包含多个批次数据文件，文件名如preprocessed_data_2024_batch_13.csv等，每个文件包含多个字段。数据已进行预处理，适合直接用于分析和建模。
来源信息：数据来源于皮肤病理学研究或相关医学影像项目，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于皮肤病理图像分析、皮肤癌诊断辅助和相关医学研究。
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、计算机视觉等领域的研究，如皮肤癌诊断模型的开发、病理图像特征与临床结果的相关性分析等。
行业应用：可以为医疗影像诊断行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤病变自动检测和分类系统，辅助医生进行诊断。
决策支持：支持医疗机构进行皮肤疾病的早期诊断和风险评估，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学、生物医学工程等相关专业课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病理学和图像分析技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像特征与病理诊断结果之间的关系，帮助用户实现皮肤癌的早期检测、辅助诊断和风险评估等目标。
