皮肤病变图像数据集SkinLesionImageDataset-darshil929
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病理学, 图像识别, 深度学习, 医学影像, 皮肤癌, 图像标注, 临床诊断, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病学研究机构的皮肤病变图像及其相关信息，用于支持皮肤病变的图像分析和诊断研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于多个研究机构，覆盖范围未明确，但通常代表全球皮肤病变的多样性。
数据维度：数据集包含多个字段，包括皮肤病变的唯一标识符（isic_id）、图像来源（attribution）、版权许可（copyright_license）、患者年龄（age_approx）、病变解剖位置（anatom_site_general, anatom_site_special）、良恶性判断（benign_malignant）、诊断信息（diagnosis, diagnosis_1, diagnosis_2, diagnosis_3）、图像类型（image_type）、病变ID（lesion_id）、是否为黑色素瘤（melanocytic）、患者性别（sex）以及图像URL（img_url）等。
数据格式：CSV格式，文件名为updated_img_urls(2).csv，包含结构化的表格数据，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于ViDIR Group, Department of Dermatology, Medical University of Vienna，并已进行标注和结构化处理。
该数据集适合用于皮肤病变图像的分析、分类、诊断辅助等相关研究。
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：适用于医学图像分析、皮肤病理学、深度学习等领域的学术研究，如皮肤癌检测、病变分类等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发皮肤病变辅助诊断系统、医学影像分析工具等。
决策支持：支持医生进行临床诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解皮肤病变图像分析。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的图像特征、构建皮肤病变分类模型、评估诊断辅助系统的性能，从而提升皮肤病变的早期诊断和治疗水平。
