皮肤癌图像识别与元数据数据集ISIC2024PastMetadataDataset-fyk778
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤癌，医学图像，数据集，图像识别，深度学习，医学研究，计算机视觉，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自国际皮肤影像协作项目（ISIC）的历史皮肤癌图像及相关元数据，记录了用于皮肤癌诊断和研究的医学图像信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2023年。
地理范围：数据覆盖了全球多个参与ISIC项目的医疗机构和研究机构。
数据维度：数据集包括皮肤癌图像的像素数据，图像编号，患者年龄，性别，图像拍摄时间，图像质量评估，病变位置，病变类型等元数据。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像和CSV格式的元数据，方便图像处理和分析。
来源信息：数据来源于ISIC项目的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学图像分析，皮肤癌诊断，深度学习模型训练等领域，特别是在皮肤病变分类，图像识别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，图像识别算法研究等学术研究，如皮肤病变的分类，特征提取等。
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，医学影像分析等方面。
决策支持：支持皮肤癌的诊断辅助和治疗方案制定，帮助医生做出更准确的诊断决策。
教育和培训：作为医学影像学，人工智能医学应用的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学图像处理和深度学习技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤癌图像识别的规律与趋势，帮助用户实现准确的皮肤癌诊断，提升医学图像处理和诊断技术的精度，为皮肤癌的早期发现和治疗提供数据支持。
