皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-aravindpadman
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像识别, 深度学习, 医学影像, 肿瘤诊断, 图像分类, 数据集, 医疗
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）数据库的皮肤病变图像数据，旨在用于皮肤病变的图像识别和诊断研究。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：数据来源广泛，涵盖全球范围内的皮肤病变图像。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）和结构化数据（CSV文件）。CSV文件包含图像名称、患者ID、性别、年龄、病变部位、诊断结果、良恶性判断以及目标标签（target，0代表良性，1代表恶性）和交叉验证的折叠信息（kfold）。
数据格式：主要数据为JPEG格式的皮肤病变图像，以及CSV格式的元数据文件（train_folds.csv），便于图像处理和数据分析。数据已进行标注和初步整理，可直接用于训练和评估模型。
来源信息：数据来源于ISIC数据库，该数据库汇集了高质量的皮肤病变图像，并提供了详细的临床信息。
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、计算机辅助诊断（CAD）、深度学习在医学领域的应用等研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于皮肤病诊断辅助系统、远程医疗、医疗AI产品开发等。
决策支持：支持临床医生进行皮肤病变的辅助诊断，提高诊断准确率和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变图像分析。
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，帮助用户实现对皮肤癌等疾病的早期检测和诊断，从而改善患者的预后。
