皮肤病变图像诊断分析数据集SkinLesionImageDiagnosisAnalysis-sensioai
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, 医疗诊断, 皮肤癌, 医学影像, 图像分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含皮肤病变的医学影像数据，并附带结构化信息，旨在用于皮肤病变的诊断与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病变诊断研究。
数据维度：数据集包含图像数据（.jpg格式）和结构化CSV文件。CSV文件包含以下关键字段：
image_name：图像文件名，与图像数据对应；
patient_id：患者唯一标识符；
sex：患者性别；
age_approx：患者年龄；
anatom_site_general_challenge：病变部位；
diagnosis：病理诊断结果（仅在train.csv中）；
benign_malignant：良性或恶性标签（仅在train.csv中）；
target：目标变量，用于分类任务（仅在train.csv中），通常表示病变是否为恶性。
数据格式：主要包括JPEG图像文件和CSV格式的表格数据，便于图像处理和数据分析。
来源信息：数据集来源于ISIC（International Skin Imaging Collaboration）等公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于皮肤病变图像识别、分类与诊断的研究和应用。
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：适用于皮肤病理学、医学影像分析、计算机视觉等领域的学术研究，如皮肤癌的自动诊断、病变类型识别等。
行业应用：为医疗影像分析、皮肤科医生辅助诊断系统等提供数据支持，特别是在早期皮肤癌检测、风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，帮助医生提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像诊断流程。
此数据集特别适合用于开发和评估基于深度学习的皮肤病变诊断模型，实现对皮肤癌等疾病的早期检测和辅助诊断，从而改善患者的预后。
