皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-prashantjeswani
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像诊断, 医疗影像, 机器学习, 病理学, 数据标注, 图像分类, 皮肤癌
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变图像的数据，记录了与皮肤病变相关的图像信息和诊断结果，用于训练和评估皮肤病变诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的皮肤病变诊断研究。
数据维度：数据集包含以下字段：
image_: 图像文件名，如ISIC_5508228jpg。
patient_id: 患者ID，如IP_5384571。
sex: 患者性别，male或female。
age_approx: 患者年龄的近似值，以整数表示。
anatom_site_general_challenge: 病变部位，如torso（躯干）和head/neck（头部/颈部）。
target: 诊断标签，0表示良性病变，1表示恶性病变（皮肤癌）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_2020.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开的皮肤病变图像数据集，已进行标注和预处理。
该数据集适合用于皮肤病变图像的分类和诊断研究，以及开发基于图像的医疗诊断模型。
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、机器学习和人工智能在医疗领域的应用研究，如皮肤癌诊断、病变检测等。
行业应用：可为医疗机构、皮肤科医生和相关医疗技术公司提供数据支持，用于开发辅助诊断工具、改进诊断流程。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助判断病变性质，提高诊断准确率。
教育和培训：作为医学影像学、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员学习和实践图像分类技术。
此数据集特别适合用于训练和评估皮肤病变图像分类模型，探索不同特征对诊断结果的影响，从而提高皮肤病变的早期诊断和治疗水平。
