皮肤病变诊断图像分析数据集SkinLesionDiagnosisImageAnalysisDataset-raemaselvaprabha
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分析, 深度学习, 临床诊断, 皮肤科, 机器学习, 病理学, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变图像分析的数据，记录了与皮肤病变相关的多种特征，旨在辅助皮肤病变的诊断与研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球皮肤病变诊断研究。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：isic_id（ISIC 标识符），target（目标标签，可能指示病变类型），patient_id（患者标识符），age_approx（年龄），sex（性别），anatom_site_general（解剖学部位），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指标，如tbp_lv_A, tbp_lv_B, tbp_lv_C, tbp_lv_H, tbp_lv_L，以及CNN模型预测结果（cnn_preds_RN18_132_s_05_09等）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_df.csv，方便数据处理和分析。该数据集提供了丰富的图像特征，包括颜色、纹理、形状等，以及多个卷积神经网络（CNN）模型预测结果。
来源信息：数据来源于公开的皮肤病变数据集，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于皮肤病变诊断、图像分析和机器学习模型的开发与评估。
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：适用于皮肤病变诊断、图像分析、深度学习等领域的学术研究，例如皮肤癌检测、病理图像分析、疾病风险预测等。
行业应用：为医疗影像行业提供数据支持，尤其适用于开发皮肤病变辅助诊断系统、提升诊断准确率、辅助医生决策。
决策支持：支持医疗机构的疾病诊断、治疗方案制定和医疗资源配置，提高医疗服务效率。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变诊断相关的技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变的图像特征与诊断结果之间的关系，以及评估不同机器学习模型在皮肤病变诊断中的性能。通过分析该数据集，可以帮助用户开发更精确、更可靠的皮肤病变诊断模型，从而改善患者的治疗效果。
