皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-raemaselvaprabha

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, 深度学习, 皮肤癌, 医学影像, 计算机视觉, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自皮肤病学影像的结构化数据，记录了与皮肤病变相关的多种特征，旨在用于辅助皮肤病变的诊断和分析。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但通常此类数据集包含来自全球范围内的皮肤病变影像。数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖了病变相关的临床信息、图像特征和诊断预测结果。主要字段包括：isic_id（国际皮肤影像学联盟ID）、target（目标变量，通常表示病变类型或恶性程度）、patient_id（患者ID）、age_approx（年龄）、sex（性别）、anatom_site_general（病变部位）、clin_size_long_diam_mm（临床测量尺寸）、image_type（图像类型）、以及一系列与图像分析相关的特征，如tbp_lv_A、tbp_lv_B等，以及多个卷积神经网络（CNN）模型的预测结果（cnn_preds_，cnn_tab_）。数据格式：CSV格式，文件名为final_df.csv，方便进行数据分析和模型训练。来源信息：数据集来源于公开的皮肤病变影像数据库，并经过预处理和特征提取。该数据集适合用于皮肤病变图像的分析、诊断模型的构建和评估。

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：适用于皮肤病变诊断相关的学术研究，包括图像分析、特征提取、机器学习模型的构建和评估等。例如，可以用于研究不同类型的皮肤病变的图像特征，分析不同模型在皮肤病变诊断中的表现，探索新的诊断方法。行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其在皮肤病变辅助诊断、皮肤癌早期筛查等方面具有潜在应用价值。例如，可以用于开发基于图像分析的皮肤病变诊断系统，辅助医生进行诊断。决策支持：支持医疗机构和皮肤科医生进行临床决策，提高诊断准确性和效率。例如，可以用于辅助医生进行皮肤病变的分类和诊断，制定治疗方案。教育和培训：作为医学、生物医学工程、计算机科学等相关学科的教学和科研素材，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变诊断的原理和方法。此数据集特别适合用于开发和评估皮肤病变诊断模型，探索不同特征对诊断结果的影响，以及提高诊断的准确性和效率。