皮肤癌图像识别与分割数据集ISIC2024PreprocessedTrainingDatawithFoldNumber-anthonyrinaldi04
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，皮肤癌，图像分割，深度学习，数据集，计算机视觉，人工智能，医学诊断
数据概述： 该数据集包含来自国际皮肤影像协作组织（ISIC）2024年提供的预处理训练数据，记录了皮肤病变图像及其分割信息。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：数据涵盖全球范围内的皮肤病变病例，主要来源于ISIC数据库的公开资料。
数据维度：数据集包括皮肤病变的图像数据、对应的分割掩码图像、病变类型标签、患者基本信息（如年龄、性别等）以及交叉验证的折数（fold number）信息。图像格式为JPEG，分割掩码为PNG格式。
数据格式：数据提供为图像文件及对应的标注文件，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于ISIC 2024的公开竞赛数据集，已进行预处理和标准化。
该数据集适合用于医学影像分析、图像分割、深度学习模型训练等领域，特别是在皮肤癌早期诊断和病变分割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：适用于皮肤癌诊断、医学影像分割等学术研究，如皮肤病变的自动检测、病变边界分割等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、人工智能医疗设备开发提供数据支持，特别是在皮肤癌筛查和早期诊断方面。
决策支持：支持皮肤科医生的诊断决策和治疗方法选择，帮助医疗机构优化诊断流程。
教育和培训：作为医学影像分析、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处理和分割技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的自动识别与分割算法，帮助用户实现皮肤癌的早期检测和精准分割，为医学诊断提供技术支持。
