皮肤病变图像分类数据集SkinLesionImageClassificationDataset-newyjkimliz03
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学, 图像分类, 医学影像, 机器学习, 深度学习, 图像识别, 数据集, 肿瘤检测
数据概述：
该数据集包含来自ISIC（International Skin Imaging Collaboration）的皮肤病变图像，记录了皮肤病变的图像数据及其对应的分类标签，用于皮肤病变的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但ISIC项目为国际合作项目，数据具有全球代表性。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）和标签文件（train-labels.csv），train-labels.csv包含"image_name"（图像文件名，不含扩展名）和"target"（分类标签，表示皮肤病变的类别）两个字段。
数据格式：主要为.jpg格式的图像文件，以及CSV格式的标签文件(train-labels.csv)。
来源信息：数据来源于ISIC公开数据集，已进行图像尺寸调整（resized）。
该数据集适合用于皮肤病变图像分类、医学影像分析以及相关的深度学习模型训练。
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、以及机器学习领域的研究，例如皮肤癌的早期检测、皮肤病变图像的自动分类等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在辅助诊断、皮肤病变筛查、远程医疗等领域具有应用前景。
决策支持：支持医疗专业人员进行皮肤病变的诊断与评估，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像学、机器学习、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉图像处理和分类任务。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像的特征，训练图像分类模型，从而提升皮肤病变的诊断效率和准确性。
