皮肤病灶图像诊断数据集SkinLesionImageDiagnosisDataset-peterbevan1
数据来源：互联网公开数据
标签：皮肤病学，医学影像，图像识别，深度学习，皮肤病，病理诊断，数据集，计算机视觉
数据概述：
该数据集包含皮肤病灶的医学图像及其对应的诊断信息，旨在用于皮肤病变的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态医学图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球皮肤病学研究与临床实践中收集的图像。
数据维度：数据集包含两类主要数据：
图像数据：JPEG格式的皮肤病灶图像，分辨率为256x256像素。图像文件名通常包含病例编号。
结构化数据：CSV格式的元数据文件，包含每个病例的诊断结果、病灶特征、临床信息等。主要字段包括：病例编号（case_num）、诊断结果（diagnosis）、七点评分（seven_point_score）、色素网络（pigment_network）、条纹（streaks）、色素沉着（pigmentation）、回归结构（regression_structures）、点和球体（dots_and_globules）、蓝白色薄雾（blue_whitish_veil）、血管结构（vascular_structures）、诊断难度（level_of_diagnostic_difficulty）、隆起（elevation）、位置（location）、性别（sex）、治疗方法（management）等。
数据格式：数据集以文件夹结构组织，包含图像文件（.jpg）和CSV元数据文件。
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、计算机视觉和人工智能交叉领域的学术研究，如皮肤病灶的自动诊断、图像特征提取、病灶分类等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在皮肤病早期诊断、辅助诊断系统、远程医疗等领域。
决策支持：支持医生进行皮肤病诊断，辅助医生决策，提高诊断准确性和效率。
教育和培训：作为医学影像分析、人工智能、皮肤病学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践皮肤病诊断。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的皮肤病诊断模型，促进皮肤病早期诊断和治疗。
