皮肤病变图像多模态预测数据集SkinLesionImageMulti-modalPredictionDataset-tadashi123

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤病学, 图像识别, 深度学习, 疾病预测, 计算机视觉, 医疗影像, 多模态学习, 模型融合

数据概述：该数据集包含从ISIC（International Skin Imaging Collaboration，国际皮肤影像协作）数据库收集的皮肤病变图像数据，旨在支持皮肤病变的预测模型训练与评估。主要特征如下：时间跨度：数据涵盖2018年至2024年期间收集的皮肤病变图像数据。地理范围：数据来源于ISIC数据库，其数据可能来自全球范围内的医疗机构。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了不同模型（如ConvNext, EVA02）在不同任务（如二分类，多分类）上的预测结果，以及不同fold的交叉验证结果。关键数据项包括isic_id（图像唯一标识符），以及不同模型对病变的预测概率。部分文件包含多分类的预测概率，对应于不同类别（class_0到class_4）。数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。数据已进行预处理，包括图像特征提取和模型预测。来源信息：数据来源于ISIC数据库，该数据库提供了公开的皮肤病变图像数据和相关信息。

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：适用于皮肤病学、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，例如皮肤病变图像的分类、诊断预测、模型融合等研究。行业应用：可以为医疗影像分析、皮肤病辅助诊断等行业提供数据支持，尤其是在皮肤癌早期检测、风险评估等方面。决策支持：支持医生在皮肤病诊断中的决策制定，提高诊断准确性和效率。教育和培训：作为医学影像分析、人工智能相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变图像分析技术。此数据集特别适合用于探索不同深度学习模型在皮肤病变图像分类上的表现，以及模型融合对预测精度的提升，从而帮助用户开发更精准的皮肤病诊断工具。