皮肤病变影像诊断辅助数据集DermatologicLesionImageDiagnosisAuxiliaryDataset-barnobarno
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 影像诊断, 机器学习, 图像分析, 疾病检测, 皮肤病学, 医疗影像, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变影像诊断的数据，记录了皮肤病变的影像特征与诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但数据集中包含的解剖部位信息表明可能来自全球范围内的医疗机构。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：isic_id（ISIC 编号），target（目标，0 代表非恶性，1 代表恶性），patient_id（患者 ID），age_approx（近似年龄），sex（性别），anatom_site_general（解剖部位），clin_size_long_diam_mm（临床尺寸），image_type（图像类型），以及一系列图像处理特征，如tbp_lv_A, tbp_lv_B, tbp_lv_C等，以及诊断相关信息，例如iddx_full（完整诊断结果）。
数据格式：CSV 格式，文件名为 hello.csv，包含多列结构化数据，便于进行数据分析和模型训练。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于皮肤病变影像分析、疾病诊断辅助、机器学习模型训练等。
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：适用于皮肤病学、医学影像分析、机器学习等相关领域的学术研究，如皮肤癌检测、病变特征分析、诊断辅助系统开发等。
行业应用：为医疗影像分析、诊断辅助系统开发、远程医疗等行业提供数据支持，尤其是在辅助医生进行皮肤病变诊断方面。
决策支持：支持医生在皮肤病变诊断中的决策制定，并辅助开发基于影像分析的诊断工具。
教育和培训：作为医学、生物医学工程、人工智能等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变影像分析和诊断流程。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的皮肤病变检测模型，并深入研究病变特征与诊断结果之间的关系，从而提高诊断的准确性和效率。
