皮肤癌检测ISIC2018图像数据集-2018年-nischaydnk

皮肤癌检测ISIC2018图像数据集-2018年-nischaydnk 数据来源：互联网公开数据 标签：皮肤癌,ISIC,图像识别,医学影像,机器学习,训练集,测试集,恶性,良性

数据概述： 本数据集包含了ISIC 2018任务3的训练和测试图像数据，用于皮肤癌（特别是黑色素瘤）的检测。图像尺寸已经调整为224x224像素，适用于深度学习模型的训练和评估。数据集包含两部分：

1. 训练图像：位于train-image/文件夹中，只提供用于训练。
2. 训练元数据：train-metadata.csv文件，包含训练图像的相关信息。

数据集中的元数据文件train-metadata.csv包含以下字段：

target：表示图像的类别，0为良性，1为恶性。

patient_id：随机生成的患者ID，用于格式化。

isic_id：图像的唯一标识符。

数据用途概述： 该数据集适用于皮肤癌检测模型的训练、验证和测试。研究人员和开发人员可以使用此数据集来构建和评估深度学习模型，以提高黑色素瘤皮肤癌的诊断准确性。此外，该数据集也可以用于医学影像分析、图像识别领域的教学和研究。