皮肤病变图像诊断测试数据集SkinLesionImageDiagnosisTestDataset-dainguyen2
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学, 图像识别, 医疗诊断, 机器学习, 深度学习, 皮肤癌, 数据集, 医学影像
数据概述：
该数据集包含来自ISIC 2018挑战赛的皮肤病变图像数据，用于测试皮肤病变的诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但通常此类数据集具有国际通用性，涵盖多种皮肤病变类型。
数据维度：数据集由两部分组成：
1. 图像数据：包含1511张.jpg格式的皮肤病变图像，图像文件名以"ISIC_"开头。
2. 标签数据：CSV文件ISIC2018_Task3_Test_GroundTruth.csv，包含图像的详细信息，包括病变ID（lesion_id）、图像ID（image_id）、诊断结果（dx，如nv、bkl、mel等）、诊断类型（dx_type）、年龄（age）、性别（sex）、病变位置（localization）和数据集来源（dataset）。
数据格式：图像为.jpg格式，标签数据为CSV格式，便于分析和处理。数据集已进行图像预处理和标签标注。
该数据集特别适合用于皮肤病变图像识别、分类和诊断模型的训练和评估。
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：适用于皮肤病学、医学影像学和计算机视觉交叉领域的学术研究，如皮肤癌检测、病变分类、图像分割等。
行业应用：为医疗影像诊断、皮肤病变辅助诊断系统提供数据支持，有助于提升诊断的准确性和效率。
决策支持：支持医疗机构和研究人员对皮肤病变的诊断和治疗方案进行评估和优化。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于开发和评估皮肤病变的自动诊断系统，并探索不同诊断特征与病理结果之间的关系，从而提高皮肤癌等疾病的早期诊断率和治疗效果。
