印度皮肤癌MNIST-HAM10000图像数据集1963-2021

印度皮肤癌MNIST-HAM10000图像数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：皮肤癌,图像识别,MNIST,机器学习,医疗健康,数据预处理 数据概述： 本数据集是Skin Cancer MNIST: HAM10000数据集的缩放和序列化版本。原始图像从600x450像素缩小至40x30像素，并使用Python的pickle库进行序列化处理。数据集包含了经过处理的皮肤病变图像，适用于皮肤癌的图像识别和分类任务。 数据用途概述： 该数据集适用于皮肤癌诊断的机器学习模型训练、验证和测试。研究人员可以利用此数据集开发和改进皮肤癌识别算法；医疗机构可以使用模型辅助皮肤癌筛查；教育机构可用于教学和科研目的。由于图像已经进行了预处理和序列化，使用者可以轻松加载数据，加快开发和实验的进程。 举例： 数据集中每个图像代表一个皮肤病变案例，包含缩放后的40x30像素图像及其对应的标签。标签标识了病变类型，如黑色素瘤、基底细胞癌等。例如，一个图像可能被标记为黑色素瘤，该图像可用于训练一个分类模型以区分不同类型的皮肤病变。