皮肤黑色素瘤图像与特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤黑色素瘤,医学影像,深度学习,特征提取,图像分类,医学研究
数据概述：
本数据集基于SIIM-ISIC 2020竞赛的医学影像数据集，提取了与皮肤黑色素瘤相关的基础表格信息，并整合了Kittlein等人在该领域的出色工作成果。数据集包含了从医学影像中提取的多种特征，如颜色、纹理、形状等，并添加了基于景观特征的高级特征（如Kittlein等人提出的特征）。这些特征经过标准化处理，适合用于黑色素瘤的分类与预测任务。
数据集的主要内容包括：
1. 基础信息：每个样本的ID、标签（黑色素瘤或非黑色素瘤）、患者性别、年龄等基本信息。
2. 图像特征：从医学影像中提取的颜色、纹理、形状等低级特征，以及基于图像的统计信息。
3. 高级特征：基于Kittlein等人工作的衍生特征，包括与黑色素瘤识别相关的景观特征（如复杂度、异质性等）。
4. 标签信息：明确标注了每个样本的黑色素瘤状态，用于监督学习任务。
数据集的结构清晰，字段定义明确，适合用于多种机器学习与深度学习任务。
数据用途概述：
该数据集适用于以下领域：
1. 医学影像分析：研究人员可以利用这些特征进行皮肤黑色素瘤的分类与诊断，开发精准的医学影像分析模型。
2. 特征工程研究：数据集提供了丰富的特征信息，可用于研究特征提取方法的有效性，优化深度学习模型的性能。
3. 疾病预测与早期诊断：医疗机构和研究机构可以利用数据集开发预测模型，辅助黑色素瘤的早期诊断与风险评估。
4. 学术研究与竞赛：数据集可用于学术研究和竞赛任务，为皮肤黑色素瘤相关问题提供基准数据。
5. 临床应用：数据集中的特征和标签信息可直接应用于临床决策支持系统，提高诊断效率和准确性。
以上数据集设计注重实用性和可扩展性，旨在为黑色素瘤研究提供高质量的数据支持。
