皮肤病灶图像诊断数据集_Dermatological_Lesion_Image_Diagnosis
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病理学, 图像诊断, 机器学习, 深度学习, 皮肤癌, 数据增强, 医学影像, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含皮肤病灶图像及其相关的临床和病理信息，旨在用于皮肤病灶的诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病灶诊断研究。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖患者信息、病灶图像特征和诊断结果。主要字段包括：isic_id（病灶唯一标识符），target（诊断结果，通常为二分类或多分类标签，指示病灶类型），patient_id（患者唯一标识符），age_approx（患者年龄），sex（患者性别），anatom_site_general（病灶解剖位置），clin_size_long_diam_mm（病灶长径），以及图像特征（如tbp_lv_A, tbp_lv_B等）。
数据格式：主要数据文件为CSV格式，文件名为isic_2024_train_auged.csv，包含结构化数据；另有多个文本文件（model_fold_0.txt至model_fold_4.txt），可能包含模型训练的中间结果或模型配置信息。
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：适用于皮肤病学、医学影像分析、计算机视觉等领域的学术研究，如皮肤癌诊断、病灶分类、图像特征提取等。
行业应用：可为医疗影像诊断、皮肤病辅助诊断系统提供数据支持，有助于提升诊断的准确性和效率。
决策支持：支持医生进行皮肤病灶的诊断和治疗决策，并辅助患者进行自我健康管理。
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掌握图像诊断技术和机器学习方法。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的皮肤病灶诊断模型，探索图像特征与诊断结果之间的关系，从而实现更准确、更快速的皮肤病诊断。
