2024ISIC皮肤癌3D-TBP数据集-isabelocastillo
数据来源：互联网公开数据
标签：ISIC,皮肤癌,3D-TBP,数据清洗,医学影像,癌症检测,图像处理
数据概述：
本数据集是国际皮肤影像合作组织（ISIC）2024数据集的清理版本，专注于使用3D-TBP（三维全身摄影）技术检测皮肤癌。数据集经过全面的数据清洗处理，包括数据导入、去除重复项、处理缺失值、数值标准化及类别变量转换等步骤，以确保数据的质量和适用性。
数据集包含皮肤影像及相关标签信息，经过清理后适用于进一步的分析和建模。具体清洗步骤如下：
1. 导入数据：从Kaggle导入原始数据集，确保所有必要的数据条目完整无缺。
2. 去除重复项：识别并删除重复条目，防止冗余数据影响分析精度。
3. 处理缺失值：采用不同的策略（如数据插补和删除）处理缺失的观测值，确保数据集的完整性。
4. 数据标准化：对数值型特征进行标准化处理，使其位于相同的数值范围内，便于后续的学习算法进行分析。
5. 类别变量转换：将类别特征转换为虚拟变量（dummy variables）以便于数值型算法的使用。
数据用途概述：
该数据集适用于皮肤癌检测算法的开发与评估、医学影像分析、机器学习模型训练等场景。研究人员可以利用此数据集进行特征提取、模型训练及性能评估等工作；临床医生可借助该数据集提高对皮肤癌的检测准确率；此外，该数据集也是医学影像处理和计算机视觉领域研究的重要资源。
