皮肤病理图像Fitzpatrick量表评估数据集DermatologyImageFitzpatrickScaleAssessmentDataset-nazmussadat013
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像识别, Fitzpatrick量表, 皮肤分类, 医学影像, 数据标注, 机器学习, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自皮肤病理图像的数据，记录了图像与Fitzpatrick量表之间的关联信息，用于评估皮肤对紫外线的反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但Fitzpatrick量表适用于全球范围内的皮肤类型评估。
数据维度：包括md5hash（图像的MD5哈希值）、fitzpatrick_scale（Fitzpatrick皮肤分型量表，数值范围1-6）、fitzpatrick_centaur（Fitzpatrick量表评估结果，数值范围1-6）、label（皮肤病理诊断标签）、nine_partition_label（九分类诊断标签）、three_partition_label（三分类诊断标签）、qc（质量控制信息，缺失值表示未进行质量控制）、url（图像URL地址）和url_alphanum（URL地址的字母数字版本）。
数据格式：CSV格式，文件名为fitzpatrick17k.csv，便于数据分析和图像处理。数据已包含图像的md5hash，方便与图像文件进行关联。
该数据集适合用于皮肤病理图像分析、Fitzpatrick量表评估模型训练以及皮肤病诊断辅助系统的开发。
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、医学影像分析和机器学习等领域的学术研究，例如，开发基于图像的皮肤类型识别模型、研究皮肤病与Fitzpatrick量表之间的关系等。
行业应用：为医疗影像分析、皮肤病诊断辅助系统、美容行业皮肤评估工具等提供数据支持，尤其在自动化皮肤类型评估和辅助诊断方面具有实用价值。
决策支持：支持皮肤科医生进行诊断和治疗决策，提高诊断效率和准确性。
教育和培训：作为医学影像、人工智能和皮肤病学相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员深入了解皮肤病理图像分析和Fitzpatrick量表。
此数据集特别适合用于研究皮肤病理图像与Fitzpatrick量表的关联，并开发基于图像分析的皮肤类型评估工具，从而辅助临床诊断和改善治疗方案。
