国际皮肤影像协作项目ISIC皮肤病变图像数据集TCC-ISICSkinLesionImageDataset-rafaelgimenes
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变，医学影像，数据集，图像识别，深度学习，医学诊断，人工智能，数据科学
数据概述： 该数据集由国际皮肤影像协作项目（ISIC）提供，主要记录了各类皮肤病变的医学图像数据，适用于皮肤病变的识别和诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的皮肤病变病例，主要来源于多个国家和地区的医疗机构。
数据维度：数据集包括皮肤病变图像及其对应的诊断标签，涵盖多种皮肤病变类型，如黑色素瘤，基底细胞癌，鳞状细胞癌等。图像尺寸和分辨率不一，适用于不同的医学图像识别任务。
数据格式：数据提供为JPEG或PNG格式图像，便于医学图像处理和分析。
来源信息：数据来源于ISIC项目的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析，深度学习和人工智能等领域，特别是在皮肤病变分类，早期诊断及医学图像识别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：适用于皮肤病变分类，医学图像识别等医学研究，如皮肤病变的早期诊断，病变类型识别等。
行业应用：可以为医疗机构，皮肤科医生提供数据支持，特别是在皮肤病变的自动诊断，医学图像分析等方面。
决策支持：支持皮肤病变的诊断和治疗方案制定，帮助医生制定更准确的诊断和治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学，人工智能及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像识别和诊断技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的识别与分类规律，帮助用户实现皮肤病变的早期诊断和准确分类，为医学研究和临床应用提供数据支持。
