皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-kiranthomascherian
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, 皮肤病理学, 诊断预测, 图像分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含皮肤病变的图像数据和相关元信息，旨在用于皮肤病变的诊断和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围的皮肤病变案例。
数据维度：数据集主要包括两类数据：
图像数据：JPEG 格式的皮肤病变图像，共 11526 张。
结构化数据：包含元数据文件，例如：
HAM10000_metadata.csv：包含病变ID、图像ID、诊断结果（dx）、诊断类型、年龄、性别、病变位置、数据集来源等信息。
HAM10000_Train_Edited.csv：训练集数据，包含图像ID、年龄、性别、病变位置、诊断结果（target）和对应的ID等信息。
ISIC_2019_Test_Metadata.csv：测试集元数据，包含图像ID、年龄、病变位置和性别等信息。
数据格式：主要为JPEG 图像和CSV格式的元数据文件，便于图像和结构化数据的结合分析。
来源信息：数据来源于皮肤病学研究和公开数据集，已进行标注和整理。
该数据集适合用于皮肤病变的图像识别、分类、诊断预测和深度学习模型训练。
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：适用于皮肤病学、医学影像分析、计算机视觉等领域的学术研究，如皮肤病变图像的自动诊断、分类、特征提取等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在开发皮肤病变辅助诊断系统、皮肤病变风险评估、远程医疗等应用方面。
决策支持：支持医生进行辅助诊断，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像、人工智能、深度学习等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于开发基于图像的皮肤病变诊断模型，评估不同算法的性能，并探索皮肤病变诊断的潜在规律。
