皮肤病变图像良恶性分类数据集SkinLesionImageBenignandMalignantClassificationDataset-zaferaydin

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤病变, 图像分类, 深度学习, 医学影像, 肿瘤诊断, 良恶性, 数据集, 计算机视觉

数据概述：该数据集包含来自皮肤病变图像的数据，记录了皮肤病变的图像及其对应的良性或恶性标签。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确标注，但可用于全球范围内的皮肤病变分析。数据维度：数据集包括isic_id（图像唯一标识符），filepath（图像文件路径），patient_id（患者标识符），label（病变类型标签，包括benign（良性）和malignant（恶性））。数据格式：数据以CSV格式（benign_malignant.csv）提供病变信息，图像文件为JPG格式。来源信息：数据来源于公开的皮肤病变图像数据库，例如ISIC（International Skin Imaging Collaboration），已进行预处理和标注。该数据集适合用于皮肤病变图像的分类、诊断和预测，支持深度学习模型训练和评估。

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：适用于医学影像分析、计算机视觉、深度学习等领域的研究，如皮肤癌检测、病理图像识别等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤病变辅助诊断系统、图像识别产品等。决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断和治疗决策，辅助提高诊断准确性和效率。教育和培训：作为医学影像学、人工智能等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员进行实践和学习。此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像的特征，构建和优化分类模型，实现对皮肤病变的自动识别和分类，从而提高诊断准确率。