皮肤病变图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-kerolesnady10
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像识别, 医学影像, 诊断, 深度学习, 数据标注, 疾病分类, 医疗
数据概述：
该数据集包含来自医学影像数据库的皮肤病变图像数据，记录了皮肤病变的图像及其对应的诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含2019年和2020年的数据。
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研究。
数据维度：包括“image”（图像文件名）和“diagnosis”（诊断结果）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_2020_and_2019_with_9_Labels.csv，便于图像文件名与诊断结果的关联和分析。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据库，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于皮肤病变的图像识别、分类和诊断研究，以及医学影像分析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：适用于医学影像分析、计算机视觉和深度学习交叉领域的学术研究，如皮肤病变图像的自动诊断、病变分类等。
行业应用：为医疗行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤病变辅助诊断系统、皮肤病变筛查工具等。
决策支持：支持临床医生进行皮肤病变的诊断和治疗，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像、人工智能与医学交叉学科课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变图像的分析方法。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像的特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现皮肤病变的自动化诊断，提升医疗诊断水平。
