皮肤病图像诊断数据集DermatologyImageDiagnosisDataset-nazmussadat013

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤病学, 图像识别, 黑色素瘤, 皮肤病理学, 图像分类, 机器学习, 医学影像, 数据集

数据概述：该数据集包含来自皮肤病学研究的图像数据，记录了用于皮肤病诊断的图像及其相关信息。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，但图像代表了皮肤病学领域内的典型病例。数据维度：数据集包含多种字段，包括但不限于：md5hash（图像的MD5哈希值），fitzpatrick（Fitzpatrick皮肤分型），label（皮肤病诊断标签），nine_partition_label（九分类标签），qc（质量控制信息），url（图像来源URL），url_alphanum（URL的字母数字版本），target（诊断目标，通常为二分类或多分类），three_partition_label_non-neoplastic（非肿瘤的三分类标签），image_filepath（图像文件路径），pred_emp 和 pred_kin（预测相关信息）。数据格式：CSV格式，文件名为isic_train_20-19-18-17csv，便于进行数据分析和模型训练。数据包含图像的元数据信息。来源信息：数据来源于公开的皮肤病学研究，并经过了预处理和标注。该数据集适合用于皮肤病图像识别、分类和诊断相关的研究。

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：适用于皮肤病学、医学影像分析和计算机视觉交叉领域的学术研究，例如皮肤病变检测、诊断辅助系统开发等。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诊断软件、皮肤病早期筛查工具等。决策支持：支持医生进行皮肤病诊断，提高诊断准确性和效率。教育和培训：作为医学、人工智能等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解皮肤病学和图像识别技术。此数据集特别适合用于探索皮肤病图像的特征与诊断结果之间的关系，有助于开发更准确的皮肤病诊断模型。