皮肤病变图像诊断数据集DermatologicalLesionImageDiagnosis-vrpirates
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像诊断, 机器学习, 医学影像, 数据增强, 深度学习, 皮肤病学, ISIC
数据概述：
该数据集包含来自ISIC（International Skin Imaging Collaboration，国际皮肤影像协作组织）的皮肤病变图像数据，记录了皮肤病变的图像特征和诊断信息。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：数据来源于全球范围内的皮肤病变图像。
数据维度：包括图像ID、患者ID、诊断目标（target，即是否为恶性病变）、来源、性别、年龄、病变部位、分层组、以及交叉验证折叠信息（fold）。
数据格式：提供CSV格式数据，包括folds_preprocessed.csv和test_preprocessed.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于ISIC，并已进行预处理，包括特征提取和标准化。
该数据集适合用于皮肤病变图像诊断、机器学习模型训练和评估。
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：适用于医学影像分析、皮肤病学研究，如皮肤癌检测、病灶分类等。
行业应用：可以为医疗影像诊断、辅助诊断系统提供数据支持，特别是在皮肤病早期诊断方面。
决策支持：支持医生进行皮肤病变的诊断和治疗决策，提升诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解皮肤病变图像诊断。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的皮肤病变诊断模型，帮助用户提升诊断准确率，辅助临床决策。
