皮肤图像分割与智能分类数据集SIIM-ISICSubmissionFilesDataset-truonghoang
数据来源：互联网公开数据
标签：医学图像，皮肤病变，数据集，图像分割，深度学习，医学诊断，人工智能，计算机视觉
数据概述： 该数据集包含来自SIIM和ISIC联盟提供的皮肤病变图像数据，记录了皮肤病变区域的图像分割和智能分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的皮肤病变病例，主要为临床医院和皮肤科诊所的病例。
数据维度：数据集包括皮肤病变的原始图像，分割掩码图像，病变分类标签，患者基本信息（如年龄，性别）等。图像格式主要为JPEG和PNG。
数据格式：数据提供为ZIP压缩包，包含CSV格式的标注文件，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于SIIM和ISIC联盟的公开医学图像竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学图像分析，深度学习模型训练及医学诊断辅助系统开发等领域，特别是在皮肤病变的自动检测，分类和分割任务中具有重要应用价值。
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：适用于皮肤病变的自动检测，分类和分割等医学图像研究，如皮肤癌的早期筛查，病变特征分析等。
行业应用：可以为医疗机构和皮肤科医生提供数据支持，特别是在皮肤病变的智能诊断和辅助决策方面。
决策支持：支持皮肤病变的自动检测和分类，帮助医生制定更精准的诊疗方案。
教育和培训：作为医学影像和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像分割与分类技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的图像识别与分类规律，帮助用户实现皮肤病变的自动检测和智能分类，为医学诊断和科研提供数据支持。
