皮肤病变诊断图像元数据数据集DermatologicLesionDiagnosisImageMetadata-abidinawres
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病变, 图像分析, 临床诊断, 机器学习, 医疗影像, 数据标注, 疾病预测, 元数据
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病变影像的元数据，记录了与皮肤病变相关的各种特征，旨在辅助诊断和研究。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，但包括了不同患者的临床信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：
isic_id：图像的唯一标识符；
target：病变目标（0代表良性，1代表恶性）；
patient_id：患者的唯一标识符；
age_approx：患者的近似年龄；
sex：患者性别；
anatom_site_general：病变发生的解剖位置；
clin_size_long_diam_mm：临床尺寸；
image_type：图像类型；
以及一系列与图像处理相关的特征，如颜色、边界、对称性等。
数据格式：CSV格式，文件名为train-metadata.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医学影像数据集，并经过了预处理。
该数据集适合用于皮肤病变诊断、预测和分析。
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、图像分析和机器学习算法研究，如恶性黑色素瘤检测、良恶性病变分类等。
行业应用：为医疗影像分析、皮肤病变诊断辅助系统提供数据支持，如辅助医生进行诊断、评估风险等。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行皮肤病变相关的临床决策和研究。
教育和培训：作为医学影像分析、机器学习和生物医学工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病变的特征和诊断方法。
此数据集特别适合用于探索皮肤病变与临床特征之间的关系，以及开发基于图像的诊断模型，帮助用户提高诊断准确性和效率。
