皮肤病变图像诊断数据集DermatologicalLesionImageDiagnosis-murashow

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤病变, 图像诊断, 深度学习, 计算机视觉, 医学影像, 数据标注, 疾病预测, 迁移学习

数据概述：该数据集包含皮肤病变图像的相关信息，用于支持皮肤病变诊断和分析。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，但包含来自不同医疗机构的图像数据，具有一定的普适性。数据维度：数据集的核心是包含多种特征的结构化数据，包括：isic_id（图像ID）、target（病变诊断结果，0或1，可能代表良性或恶性）、patient_id（患者ID）、age_approx（患者年龄）、sex（患者性别）、anatom_site_general（病变部位）、clin_size_long_diam_mm（临床尺寸）、image_type（图像类型）、以及一系列与图像特征相关的数值变量，如tbp_lv_A、tbp_lv_B等，以及诊断结果相关的字段iddx_full、iddx_1等。数据集中还包含模型预测置信度等信息。数据格式：CSV格式，文件名为train_vit.csv，便于数据分析和机器学习建模。数据集内还包含模型文件（.bin）以及推断脚本（.py）。来源信息：数据来源于皮肤病理学研究和公开数据集，经过整理和标注。该数据集适合用于皮肤病变图像分析、诊断模型构建和验证。

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、深度学习等领域的学术研究，如皮肤癌检测、病理特征分析等。行业应用：可用于开发皮肤病变辅助诊断系统，提升诊断准确率和效率。决策支持：支持医疗机构进行疾病风险评估、辅助医生制定治疗方案。教育和培训：可作为医学影像分析、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和应用深度学习技术。此数据集特别适合用于探索皮肤病变的图像特征与诊断结果之间的关系，开发基于图像的诊断模型，并评估其性能。同时，数据集也为迁移学习提供了基础，可以用于在其他数据集上进行模型的微调。