皮肤癌图像识别数据集ISIC2024MelanomaDetectionDataset-ddoramon

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤癌，医学影像，图像识别，深度学习，人工智能，医学研究，数据集，疾病诊断

数据概述：该数据集由国际皮肤影像协作组织（ISIC）提供，专注于皮肤癌（特别是黑色素瘤）的早期检测与分类。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2024年。地理范围：数据涵盖了全球范围内的皮肤癌病例，主要来源于医疗机构和皮肤科诊所。数据维度：数据集包括皮肤病变的高分辨率图像，涵盖不同类型、阶段和部位的皮肤癌病变。图像附带标注信息，如病变类型、位置、诊断结果等。还包括部分患者的临床数据，如年龄、性别、家族史等。数据格式：数据提供为DICOM或JPEG格式图像，附带CSV格式的标注文件，便于图像分析和处理。来源信息：数据来源于ISIC 2024皮肤癌图像识别挑战赛，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于医学影像分析、深度学习及人工智能等领域，特别是在皮肤癌的早期检测、图像分类及辅助诊断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：适用于皮肤癌的早期诊断、病变分类等医学研究，如皮肤癌的图像特征提取、诊断算法开发等。行业应用：可以为医疗机构、皮肤科医生提供数据支持，特别是在皮肤癌的辅助诊断、筛查系统开发方面。决策支持：支持皮肤癌的早期检测与诊断策略优化，帮助医生制定更精准的治疗方案。教育和培训：作为医学影像学、人工智能及深度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分析与疾病诊断技术。此数据集特别适合用于探索皮肤癌病变的图像特征与识别规律，帮助用户实现皮肤癌的早期检测与辅助诊断，促进医疗影像技术与人工智能在皮肤癌领域的应用。