皮肤病变图像分类数据集ISIC2018
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变,图像分类,医学影像,皮肤科,ISIC,机器学习,深度学习,数据集
数据概述：
ISIC 2018数据集是国际皮肤影像协作组织（ISIC）发布的，用于皮肤病变图像分类的公开数据集。该数据集包含多种皮肤病变的图像，旨在促进皮肤病学研究和开发基于图像的皮肤病变诊断系统。数据集中包含各类皮肤病变的图像，并附有详细的标注信息，包括病变类型、图像来源等。
数据用途概述：
该数据集主要用于皮肤病变图像分类、机器学习模型训练和评估。研究人员可以使用该数据集开发和测试各种图像识别算法，用于辅助皮肤病变的诊断和分类。此外，该数据集也被广泛应用于教育和学术研究，帮助研究人员和学生理解和学习皮肤病变的图像特征和分类方法。
在使用ISIC 2018数据集进行研究时，请引用以下文献：
[1] Noel Codella, Veronica Rotemberg, Philipp Tschandl, M. Emre Celebi, Stephen Dusza, David Gutman, Brian Helba, Aadi Kalloo, Konstantinos Liopyris, Michael Marchetti, Harald Kittler, Allan Halpern: "Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection 2018: A Challenge Hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)", 2018; https://arxiv.org/abs/1902.03368
[2] Tschandl, P., Rosendahl, C. & Kittler, H. The HAM10000 dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci. Data 5, 180161 doi:10.1038/sdata.2018.161 (2018).
