皮肤病变图像诊断预测数据集SkinLesionImageDiagnosisPrediction-aristotlechen

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, 深度学习, 医疗影像, 皮肤癌, 数据集, 临床诊断

数据概述：该数据集包含皮肤病变的图像数据及相关诊断信息，旨在用于皮肤病变图像的诊断预测。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，但包含来自不同医疗机构的皮肤病变图像。数据维度：数据集包含多种特征，如：isic_id（图像唯一标识符），target（诊断标签，可能表示病变类型），patient_id（患者标识），age_approx（患者年龄），sex（患者性别），anatom_site_general（病变部位），clin_size_long_diam_mm（临床尺寸），image_type（图像类型），以及一系列与图像特征提取相关的变量（tbp_lv_*）。数据格式：主要数据以CSV格式提供，文件名为train_effnetv1b0.csv，包含结构化数据；另有.bin文件，可能包含训练好的模型参数或中间结果。数据便于进行机器学习和深度学习模型的训练与评估。来源信息：数据来源包括医疗机构和研究项目，具体来源信息在attribution字段中有所体现。数据集经过处理，包含了图像特征提取结果和诊断信息，可用于构建预测模型。该数据集适合用于皮肤病变图像诊断预测，以及相关机器学习和深度学习模型的开发与研究。

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：适用于皮肤病理学、医学影像分析、人工智能医疗等领域的学术研究，如皮肤癌诊断辅助、病变特征分析等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤病变辅助诊断系统、图像识别应用等。决策支持：支持医生在临床诊断中的决策，辅助判断皮肤病变的类型和严重程度，提高诊断效率和准确性。教育和培训：作为医学影像分析、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习和实践图像诊断技术。此数据集特别适合用于开发皮肤病变图像分类模型、预测病变严重程度，并探索图像特征与诊断结果之间的关联，从而提升诊断的准确性和效率。