皮肤病变图像识别与分类数据集ISICMixedSkinLesionImageRecognitionDataset-mehdisoltane
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像，皮肤病变，数据集，图像识别，深度学习，医学诊断，人工智能，图像分类
数据概述： 该数据集包含来自国际皮肤影像学协作计划（ISIC）的混合皮肤病变图像数据，记录了多种皮肤病变的图像及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区的皮肤病变病例。
数据维度：数据集包括皮肤病变的彩色图像、病变类型、诊断结果、病变位置、患者年龄、性别等变量。图像尺寸和分辨率不一，适用于不同的图像识别任务。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像，附有CSV格式的标注文件，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于ISIC的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学影像分析、皮肤病变诊断、深度学习模型训练等领域，特别是在皮肤病变分类、智能诊断等任务中具有重要应用价值。
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：适用于皮肤病变分类、医学影像分析等研究，如皮肤癌的早期检测、病变特征分析等。
行业应用：可以为皮肤科医生、医疗机构提供数据支持，特别是在皮肤病变的智能诊断、辅助诊断系统开发等方面。
决策支持：支持皮肤病变的早期诊断和治疗方案制定，帮助医生做出更准确的诊断决策。
教育和培训：作为医学影像、人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变的识别与分类技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的图像特征与分类规律，帮助用户实现皮肤病变的智能识别与分类，为医学诊断和人工智能辅助诊断提供数据支持。
