皮肤病图像识别数据集DermatologicalImageRecognitionDataset-gopinath12316
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病, 图像识别, 深度学习, 医学影像, 病理学, 目标检测, 计算机视觉, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自公开医学影像资源，记录了多种皮肤病的图像及对应的标注信息，旨在用于皮肤病图像识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态医学影像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的皮肤病案例。
数据维度：数据集由两部分组成：
.jpg图像文件：共2368张，为皮肤病图像，涵盖多种皮肤病类型。
_annotations.csv文件：包含图像的标注信息，字段包括：文件名（filename）、图像宽度（width）、图像高度（height）、病症类别（class）、边界框左上角x坐标（xmin）、左上角y坐标（ymin）、右下角x坐标（xmax）、右下角y坐标（ymax）。
数据格式：图像为.jpg格式，标注信息为CSV格式，便于图像处理和目标检测任务。
来源信息：数据来源于公开医学影像资源，已进行标准化处理。
该数据集适合用于皮肤病图像识别、目标检测、图像分类等研究，以及深度学习模型的训练与评估。
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：适用于医学影像、计算机视觉与人工智能交叉领域的学术研究，如皮肤病图像的自动诊断、病灶检测、图像分割等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于开发基于图像的皮肤病辅助诊断系统、皮肤病筛查工具等。
决策支持：支持医生进行辅助诊断，提高诊断效率和准确性，辅助制定治疗方案。
教育和培训：作为医学影像分析、深度学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用图像识别技术。
此数据集特别适合用于探索皮肤病图像的特征，训练图像识别模型，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断效率和准确性。
