皮肤病变图像诊断训练元数据数据集SkinLesionImageDiagnosisTrainingMetadata-abidinawres
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, 临床医学, 数据标注, 深度学习, 组织病理学, ISIC
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变图像诊断项目的元数据，记录了与皮肤病变图像相关的详细信息，用于训练和评估诊断模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但由于包含医疗机构名称，推测为全球范围内的皮肤病变病例。
数据维度：数据集包含多个字段，如isic_id（图像唯一标识符），target（目标标签，表示是否为恶性病变），patient_id（患者ID），age_approx（患者年龄），sex（性别），anatom_site_general（病变部位），clin_size_long_diam_mm（临床尺寸），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, tbp_lv_C等，还包括诊断结果（iddx_full, iddx_1等）和病理学指标（mel_mitotic_index, mel_thick_mm）。
数据格式：CSV格式，文件名为train-metadata.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集特别适用于皮肤病变图像的诊断研究，以及基于图像特征的疾病预测模型构建。
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、皮肤病学、计算机视觉等领域的学术研究，例如皮肤癌的早期检测、病变图像的特征分析、基于深度学习的诊断模型构建等。
行业应用：为医疗影像诊断、远程医疗等行业提供数据支持，尤其在辅助医生诊断、提高诊断准确率和效率方面具有重要价值。
决策支持：支持医疗机构的临床决策，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
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数据，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，提升诊断模型的准确性和泛化能力，从而改善患者的诊疗效果。
