皮肤病变图像分类数据集SkinLesionImageClassificationDataset-zaferaydin
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分类, 医疗影像, 皮肤癌, 图像识别, 机器学习, 深度学习, 医学
数据概述：
该数据集包含皮肤病变的医学图像数据，旨在用于皮肤病变的分类与诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态医学影像数据集使用。
地理范围：数据集的图像来源未明确标注，但数据具有全球医学研究的代表性。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg）和对应的CSV文件，CSV文件包含以下字段：isic_id（图像的唯一标识符）、filepath（图像文件路径）、patient_id（患者的唯一标识符）、label（病变类别，包括良性"benign"和恶性"malignant"）。
数据格式：数据以JPEG图像格式和CSV格式提供，CSV文件提供了图像的元数据信息，方便进行数据管理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于医学图像分析、机器学习和深度学习等领域的研究。
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、医学影像分析和机器学习交叉领域的学术研究，如皮肤癌的早期诊断、病变自动分类等。
行业应用：为医疗影像诊断、皮肤病辅助诊断系统提供数据支持，尤其是在开发基于图像的病变检测和分类模型方面。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断，并辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解医学图像分析。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像的特征，开发用于皮肤病变的自动诊断模型，帮助提升诊断效率和准确性。
