皮肤病理图像Fitzpatrick分类数据集DermatopathologyImageFitzpatrickClassificationDataset-nazmussadat013
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病理学, 图像分类, Fitzpatrick量表, 皮肤病, 医学影像, 数据标注, 机器学习, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自Fitzpatrick 17k数据集的图像元数据，记录了与皮肤病理图像相关的详细信息，主要用于皮肤病理图像的分析和分类。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的皮肤病理学研究和临床实践。
数据维度：数据集包括以下字段：md5hash（图像的MD5哈希值），fitzpatrick_scale（Fitzpatrick皮肤分型量表，数值表示皮肤对紫外线的敏感程度），fitzpatrick_centaur（Fitzpatrick量表在Centaur算法中的对应值），label（图像对应的诊断标签，描述具体的皮肤病），nine_partition_label（九分类标签，对疾病进行更细致的划分），three_partition_label（三分类标签，对疾病进行粗略的划分），qc（质量控制信息，NaN表示未进行质量控制），url（图像的原始URL链接），url_alphanum（URL的简化版本）。
数据格式：CSV格式，文件名为fitzpatrick17k.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，便于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于皮肤病理图像的分类、诊断和研究。
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、医学影像分析和机器学习交叉领域的学术研究，如皮肤病自动诊断、图像特征提取和分类研究等。
行业应用：为医疗影像公司和皮肤科医生提供数据支持，尤其适用于皮肤病诊断辅助系统、远程医疗和医学教育等。
决策支持：支持临床医生进行皮肤病诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和皮肤病学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病理图像的分析方法和应用。
此数据集特别适合用于研究不同皮肤病在Fitzpatrick量表下的分布规律，以及开发基于图像的自动诊断模型，从而提高皮肤病诊断的准确性和效率。
