皮肤病变图像诊断预测数据集SkinLesionImageDiagnosisPrediction-arkajyotib
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像识别, 疾病诊断, 机器学习, 医学影像, 数据标注, 深度学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自公开皮肤病变图像数据集和相关研究的数据，记录了皮肤病变的图像信息及对应的诊断结果。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：数据来源于全球范围内的皮肤病变案例，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括图像文件名、患者ID、性别、年龄、病变部位、诊断结果、良恶性判断、预测目标值（target）、TFRecord编号、图像宽度、图像高度、折叠（fold）信息和OOF（Out-of-Fold）预测值等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，文件名中包含模型信息和图像尺寸，如resnet101_384x384。这些文件便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的皮肤病变图像数据集，并经过了预处理和标注。
该数据集适合用于皮肤病变图像的诊断预测和相关研究。
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、深度学习等领域的学术研究，如皮肤病变的图像识别、分类与预测研究。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在皮肤病变的辅助诊断、疾病风险评估和医疗影像分析等方面。
决策支持：支持医生进行更准确的诊断和治疗方案制定，提高医疗效率。
教育和培训：作为医学影像分析和机器学习课程的辅助材料，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，并探索不同模型结构和超参数对预测性能的影响，从而提升诊断准确率。
