黑色素瘤分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：黑色素瘤,医学影像,深度学习,TFRecords,分类模型,皮肤癌,医学数据分析
数据概述：
本数据集是基于JPEG图像文件生成的TFRecords格式数据集，图像经过Alexandru Telea的去发算法预处理，分辨率为256x256。数据集包含图像数据和表格数据（元数据），适用于Kaggle的黑色素瘤分类竞赛。图像数据经过中心裁剪和缩放处理，保持原始宽高信息。数据集分为训练集和测试集，训练集包含图像、患者ID、性别、年龄、身体部位、诊断结果、目标标签、宽度和高度字段；测试集缺少诊断结果、目标标签、宽度和高度字段，但保留图像名称字段。数据预处理包括对缺失值的填充（如年龄的68个缺失值填充为均值）、对分类变量的标签编码（如性别、身体部位和诊断结果）。
数据用途概述：
该数据集适用于医学影像分类模型的训练与评估，特别是针对黑色素瘤的检测与分类任务。研究人员可以利用数据集进行深度学习模型的开发与优化，探索医学影像特征提取方法，研究黑色素瘤的诊断规律。医疗机构和研究人员可以借助数据集进行皮肤癌的早期筛查与辅助诊断，提升诊断准确率。此外，数据集也适合用于医学影像数据分析的教育与培训场景。
