皮肤病灶图像分类数据集_Skin_Lesion_Image_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 黑色素瘤, 图像分类, 医学影像, 深度学习, 疾病诊断, 数据集, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自SIIM-ISIC黑色素瘤分类挑战赛的数据，记录了皮肤病灶的医学图像及其相关信息，旨在用于黑色素瘤的诊断和分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但基于比赛背景，可推测为近年来收集的医学影像数据。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的医疗机构或皮肤科诊所。
数据维度：包括图像文件名、患者ID、病灶类别（target，0表示良性，1表示恶性）、来源、患者性别、年龄、病灶解剖部位等信息。
数据格式：主要包含.tfrecords格式的图像数据和dataset.csv文件，后者为CSV格式，提供图像元数据。
来源信息：数据来源于SIIM-ISIC黑色素瘤分类挑战赛，由相关医学影像机构提供。数据已进行预处理，包括图像标准化和标签编码等。
该数据集适合用于医学影像分析、皮肤病诊断辅助、深度学习模型训练和评估等领域。
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、计算机视觉、深度学习等领域的研究，例如开发新的黑色素瘤检测算法、探索图像特征与病灶类型的关联等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在皮肤病辅助诊断、远程医疗和医学影像分析等领域。
决策支持：支持医生进行黑色素瘤的早期诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的黑色素瘤分类模型，帮助用户实现疾病的早期检测和诊断，从而改善患者预后。
