皮肤科超声图像数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤科,超声图像,皮肤病,良恶性诊断,医学影像,深度学习,皮肤病学
数据概述：
本数据集包含皮肤科超声图像，旨在用于训练皮肤病良恶性诊断相关的深度学习模型。数据集中的图像记录了皮肤病变的超声扫描结果，涵盖良性病变和恶性病变的多种类型。每张图像均经过专业标注，标明病变的性质（良性或恶性），并提供了相应的临床信息，如病变部位、患者性别等。数据集经过严格的质量控制，确保图像清晰且标注准确，适用于皮肤病诊断研究和模型开发。
数据用途概述：
该数据集适用于皮肤病学研究、医学影像分析、深度学习模型训练和皮肤病良恶性诊断等多个场景。研究者可以利用此数据集开发和评估基于深度学习的皮肤病诊断算法，改进皮肤病良恶性识别的准确性和效率。医疗机构和医生可据此数据集开发辅助诊断工具，提升皮肤病诊断的精准度。此外，数据集也为医学影像分析、皮肤病学教育和相关技术开发提供了重要支持。
补充说明：
此数据集的发布旨在促进皮肤病学领域的研究和应用发展，鼓励学术界和工业界在皮肤病诊断技术上的创新。使用本数据集的研究工作应遵循学术规范，引用相关出版物（如Laverde-Saad等人，2022年发表的研究成果），以支持数据集的持续更新和维护。
参考文献：
Laverde-Saad A, Jfri A, García R, Salguero I, Martínez C, Cembrero H, Roustón G, Alfageme F. Discriminative deep learning based benignity/malignancy diagnosis of dermatologic ultrasound skin lesions with pretrained artificial intelligence architecture. Skin Res Technol. 2022 Jan;28(1):35-39. doi: 10.1111/srt.13086. Epub 2021 Aug 22. PMID: 34420233; PMCID: PMC9907620.
