皮肤病图像识别竞赛数据集_Dermatology_Image_Recognition_Competition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学, 图像识别, 医学影像, 机器学习, 数据清洗, 竞赛数据集, 深度学习, 数据评估
数据概述：
该数据集包含用于皮肤病图像识别竞赛的相关数据，记录了皮肤病图像的名称以及用于评估的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态竞赛数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病图像识别研究。
数据维度：数据集包括皮肤病图像的名称（img_name）、评估分数和排名等信息。具体包括：
top_100_img_names.csv：包含排名前100的图像名称。
top_10000_img_names.csv：包含排名前10000的图像名称。
ISIC_2024_Challenge_SelfClean_Scores.csv：包含图像名称、ISIC ID、病人ID、无关分数、无关排名、标签错误分数、标签错误排名。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理，可直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于皮肤病图像识别、数据清洗、模型评估以及相关竞赛。
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：适用于医学影像分析、深度学习、图像识别等领域的学术研究，如皮肤病诊断辅助、图像特征提取等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于皮肤病智能诊断系统、医学图像分析软件的开发与优化。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断，辅助医疗决策。
教育和培训：作为医学图像分析、人工智能课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解图像识别在医学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索皮肤病图像识别模型的构建与优化，以及评估不同模型在皮肤病诊断上的表现，帮助用户提升诊断准确性和效率。
