国际皮肤影像学联盟ISIC2019年训练元数据数据集-kioriaanthony
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学，数据集，图像分析，机器学习，医学影像，皮肤癌，深度学习，诊断
数据概述： 该数据集包含来自国际皮肤影像学联盟（ISIC）2019年皮肤病图像数据集的元数据信息，用于训练和评估皮肤病诊断算法。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据来源于全球范围内的皮肤病诊疗机构。
数据维度：数据集包括皮肤病图像的元数据，如图像ID，诊断结果（良性或恶性），病灶位置，图像来源，患者信息等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于ISIC 2019皮肤病图像数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于皮肤病图像分析，机器学习，深度学习等领域的研究和应用，特别是在皮肤癌诊断，图像分类等技术任务中具有重要价值。
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：适用于皮肤病学，医学影像分析，皮肤癌诊断等学术研究，如皮肤病灶的分类，诊断辅助等。
行业应用：可以为皮肤科医生，医疗机构提供数据支持，特别是在皮肤癌的早期诊断，辅助诊断方面。
决策支持：支持皮肤病诊断，治疗方案制定和疾病风险评估。
教育和培训：作为医学影像，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病诊断，图像分析等技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病图像的特征与诊断方法，帮助用户实现皮肤癌的早期诊断，提高诊断准确率等目标，为皮肤病学研究和临床实践提供数据支持。
