皮肤病理图像诊断辅助数据集DermatopathologyImageDiagnosisAssistanceDataset-raemaselvaprabha

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤病理学, 图像分析, 深度学习, 疾病诊断, 皮肤癌, 机器学习, 医学影像, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自皮肤病理图像诊断的数据，记录了皮肤病变图像的各种特征和诊断结果，旨在为皮肤病变的自动识别和诊断提供数据支持。主要特征如下：时间跨度：数据未明确时间范围，视作静态数据集使用。地理范围：数据来源未明确，但适用于全球范围内的皮肤病理学研究。数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：isic_id（ISIC 标识符），target（诊断结果，0 或 1，可能代表良性或恶性），patient_id（患者标识符），age_approx（近似年龄），sex（性别），anatom_site_general（病变部位），clin_size_long_diam_mm（病变直径），image_type（图像类型），以及一系列基于图像分析的特征（如 tbp_lv_A, tbp_lv_B等）和多个卷积神经网络（CNN）模型的预测结果（如 cnn_preds_rn_18, cnn_preds_1等）。数据格式：CSV格式，文件名为 final_df.csv，包含丰富的结构化数据，便于进行数据分析和模型训练。该数据集适用于皮肤病理图像分析、疾病诊断辅助系统开发以及相关领域的深度学习研究。

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、深度学习等领域的学术研究，如皮肤癌的自动检测、病变特征分析、诊断模型构建等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，可用于开发皮肤病诊断辅助系统、提高诊断准确率、辅助医生进行诊断。决策支持：支持临床医生进行诊断，辅助制定治疗方案，提升医疗决策效率。教育和培训：作为医学影像分析、人工智能在医疗领域应用等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解皮肤病理图像分析和深度学习模型的应用。此数据集特别适合用于探索皮肤病变图像特征与诊断结果之间的关系，构建和优化皮肤病诊断模型，从而提高诊断的准确性和效率。