信息速览
数据集名称ISIC-Archive
数据类型约 60GB 快照, 549571 张公开图像, 57 个数据集集合
规模1,000+ 名患者
接入方式International Skin Imaging Collaboration (ISIC) | https://www.isic-archive.com/
AI 就绪度
INFOBOX
| 数据集名称 | ISIC Archive |
| 英文全称 | International Skin Imaging Collaboration Archive |
| 别名 / 简称 | ISIC、ISIC Archive、国际皮肤影像协作组织档案 |
| 疾病分类 | 2C60–2C6Z 皮肤黑色素瘤 / 2C30–2C3Z 皮肤基底细胞癌 / 2C40 皮肤鳞状细胞癌 / EA80–EA8Z 色素痣 / 2A20–2A2Z 良性皮肤肿瘤 |
| SNOMED CT | 372243004 Malignant melanoma of skin / 254837009 Malignant tumor of skin / 399056005 Nevus / 302546009 Basal cell carcinoma / 703049002 Actinic keratosis 等（详见 §2.2） |
| 数据模态 | 影像（皮肤镜 dermoscopy、临床近景照片、3D 全身摄影 tile） |
| AI 任务类型 | 图像分类、语义分割、目标检测、多标注者共识建模、OOD 检测、人机协作诊断 |
| 样本总数 | 549,571 张公开图像（1,203,225 张总图像含私有）；57 个数据集集合 |
| 数据大小 | ~60 GB（AWS Open Data 完整快照，压缩 JPEG） |
| 数据格式 | JPEG（图像）/ PNG（分割掩码）/ CSV（元数据）/ JSON（标注文件） |
| 许可证 | 混合许可：CC-0（MIA）/ CC-BY（MSK、UQ、UA）/ CC-BY-NC（Barcelona、Vienna、Basel）/ CC-BY-NC（HAM10000） |
| 访问级别 | 开放（无需注册即可浏览和下载大部分公开图像） |
| DUO 标签 | HMB, NPUNCU |
| 语言 | 英文（元数据与诊断标签） |
| 首发日期 | 2016-03（ISBI 2016 首届挑战赛） |
| 最后更新 | 2026-04（Data Dictionary v2.4 更新解剖位置分类法） |
| 发布机构 | International Skin Imaging Collaboration (ISIC)，由 Memorial Sloan Kettering Cancer Center 主导 |
| 官方主页 | https://www.isic-archive.com/ |
| 下载地址 | https://api.isic-archive.com/collections（API 下载）/ AWS Open Data 快照（60GB）/ isic-cli 命令行工具 |
| DOI | 10.1038/sdata.2018.161（HAM10000）/ 10.1038/s41597-024-03743-w（SLICE-3D）/ 10.34970/561126（iToBoS）/ 10.34970/648456（MILK10k） |
| 引用次数 | 1,000+（ISIC 核心出版物合计，截至 2026-07） |
| AI 就绪度评分 | ⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）— 7 届挑战赛标准划分 + 组织病理学金标准 + isic-cli 官方工具 + AWS 快照 + DICOM 元数据标准 + IMA++ 多标注者创新；扣分项：肤色记录缺失、部分数据集商业使用受限 |
| 页面状态 | published |
§0 E-E-A-T 信任声明与免责声明
医学审核者：[千方病案医学编辑部]交叉审核：§2 医学背景（ICD-11 映射、临床任务定义、金标准描述）、§7 偏倚分析。
数据工程审核者：[千方病案医学编辑部]交叉审核：§4 DAIMS 数据字典、§5 数据划分策略、§6 预处理 Pipeline 和坑点。
审核日期：2026-08-04
审核方式：交叉审核
医疗免责声明：本页面提供的医学信息仅供研究和教育目的，不构成医疗建议、诊断或治疗方案。数据集的医学描述基于公开发表的文献，未经逐一临床验证。任何基于该数据集训练的 AI 模型在应用于临床决策前，必须经过独立的临床验证和监管审批。
技术免责声明：本页面的代码示例、预处理建议和基准性能数据基于公开资料整理，不保证在特定环境下的准确性和适用性。使用者应自行验证代码安全性和数据预处理流程的正确性。千方病案医数集不对因使用本页面信息而导致的任何直接或间接损失承担责任。
数据使用合规：使用本页面描述的数据集前，请务必阅读并遵守数据集原始许可协议。ISIC Archive 包含多种 Creative Commons 许可证（CC-0 / CC-BY / CC-BY-NC），不同集合的许可条款不同，商业使用前须确认具体集合的许可证。DUO 标签仅供参考，具体使用限制以数据集官方协议为准。
§1 数据集概览
§1.0 📌 30 秒速览
ISIC Archive 是国际皮肤影像协作组织（International Skin Imaging Collaboration）自 2016 年起维护的全球最大公开皮肤镜影像档案，包含 549,571 张公开图像，覆盖黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌等 30 余种皮肤病变，来自北美、欧洲、澳洲 9 家顶尖皮肤科中心。
它的独特价值在于三重里程碑式贡献：一是通过 7 届 AI 大挑战赛（2016–2025）建立了皮肤癌 AI 检测的全球黄金标准，累计吸引 7,000+ 参赛团队；二是 2024 年引入 3D 全身摄影（3D TBP）技术，将训练数据规模从万级跃升至 40 万级，打破了皮肤镜固有病变选择偏倚；三是 IMA++ 子集首创大规模多标注者分割标注（16 位标注者、17,684 个掩码），推动了从"绝对金标准"到"标注共识分布"的范式转变。
你可以用它来：训练一个皮肤癌筛查 AI 模型（有标准 train/test 划分）、研究不同标注者对病变边界认知差异的概率建模、或者评估 AI 在 3D 全身摄影场景下的分诊能力。
§1.1 摘要
ISIC Archive 由 Memorial Sloan Kettering Cancer Center（MSKCC）的 Veronica Rotemberg 团队主导，联合 Hospital Clínic de Barcelona、University of Queensland、Medical University of Vienna、University of Athens、Melanoma Institute Australia、University Hospital of Basel 等机构共同构建。平台基于开源架构，提供 REST API、isic-cli 命令行工具和 AWS Open Data 60GB 快照三种访问方式。
档案的核心数据集包括：HAM10000（10,015 张皮肤镜图像，7 类色素性病变，Tschandl et al. 2018，Scientific Data）、BCN20000（18,946 张"野外"皮肤镜图像，含指甲/黏膜/低色素等困难场景，Combalia et al. 2024）、SLICE-3D（401,059 张 3D TBP 病变 tile，ISIC 2024 挑战赛训练集，Kurtansky et al. 2024，Scientific Data）、IMA++（17,684 个多标注者分割掩码，14,967 张图像，16 位标注者，Abhishek et al. 2025）和 MILK10k（10,480 张配对皮肤镜+临床近景图像，5,240 个病变，11 类诊断，Tschandl et al. 2025，JID）。
平台推行 DICOM 皮肤影像标准、ISIC 诊断分类法（ISIC-Dx，Delphi 共识）和 ISIC 数据字典 v2.4，在促进皮肤病 AI 发展的同时推动全球皮肤影像标准化。
§1.2 战略价值分析
技术创新维度：ISIC Archive 是皮肤病 AI 领域唯一同时覆盖三种成像模态（皮肤镜、临床照片、3D TBP tile）和三种标注范式（组织病理学金标准、专家共识、多标注者分布）的综合平台。2024 年 SLICE-3D 数据集的发布标志着从"皮肤镜单病变诊断"到"全身摄影多病变分诊"的范式转变——40 万张 tile 图像从 3D 全身摄影中自动裁剪，质量类似智能手机照片，使 AI 模型可以部署在非专家场景（基层医疗、远程皮肤科）。IMA++ 则推动了从"单一金标准"到"标注共识分布"的转变，让模型学习不同专家在模糊病灶边界上的认知差异，大幅提升临床鲁棒性。
生态推动维度：ISIC 通过年度大挑战赛构建了皮肤病 AI 领域最完整的评估生态。7 届挑战赛累计释放 880,000+ 张标注图像，参赛团队从 2016 年的 44 支增长到 2024 年的 2,739 支（3,410 名参赛者），奖池从 $7,000 增长到 $80,000。挑战赛采用了 pAUC>80% TPR 等面向高灵敏度场景的评估指标，推动了皮肤病 AI 从实验室性能向临床可用性演进。ISIC 2024 挑战赛的优秀算法已被纳入前瞻性 PROVE-AI 研究，在真实临床环境中测试。
§1.3 同类数据集横向对比
| 数据集 | 样本量 | 模态 | 标注方式 | 核心差异化 |
|---|---|---|---|---|
| ISIC Archive | 549,571 公开 | 皮肤镜/临床/3D TBP | 组织病理学+专家共识+多标注者 | 全球最大综合档案，7 届挑战赛标准 |
| HAM10000 | 10,015 | 皮肤镜 | 组织病理学(53.7%)+随访+共识+共聚焦 | 经典入门基准，4 种金标准确认 |
| Fitzpatrick 17k | 16,577 | 临床照片 | 众包+Fitzpatrick 肤色标签 | 跨肤色公平性基准 |
| Derm7pt | 1,011 | 皮肤镜+临床 | 7 点检查清单+诊断 | 结构化临床推理 |
| PH2 | 200 | 皮肤镜 | 专家标注 | 小规模高质量教学 |
| EDRA | 1,011 | 皮肤镜 | 2-3 名专家+EFG 规则 | 多专家标注共识 |
| Atlas Dermatologico | 10,000+ | 临床照片 | 皮肤病专家标注 | 拉丁美洲皮肤病图谱 |
§1.4 版本演进时间轴
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2016-03 | ISBI 2016 首届挑战赛（900 张训练图像，44 支团队，黑色素瘤 vs 良性分类） |
| 2017-01 | ISBI 2017 挑战赛（2,000 张训练，3 子任务：分割+属性+诊断，33 支团队） |
| 2018-06 | ISIC 2018 挑战赛（10,015 张训练，1,512 张测试，7 类诊断，113 支团队，MICCAI） |
| 2018-08 | HAM10000 数据集发表（Tschandl et al., Scientific Data，10,015 张，7 类） |
| 2019-06 | ISIC 2019 挑战赛（25,331 张训练，8,238 张测试，8 诊断+1 OOD 类，64 支团队，MICCAI） |
| 2019-08 | BCN20000 预印本发布（Combalia et al., arXiv，19,424 张，Hospital Clínic Barcelona） |
| 2020-06 | ISIC 2020 挑战赛（33,126 张训练，10,982 张测试，3,308 支团队，$30,000，Kaggle SIIM-ISIC） |
| 2024-06 | ISIC 2024 挑战赛启动（401,059 张 SLICE-3D 训练，3,410 参赛者，$80,000，Kaggle） |
| 2024-08 | SLICE-3D 数据集论文发表（Kurtansky et al., Scientific Data，400,000 张 3D TBP tile） |
| 2024-09 | ISIC 2024 挑战赛结束（79,008 份提交，pAUC>80% TPR 指标） |
| 2024-10 | 第 9 届皮肤图像分析研讨会 @ MICCAI（马拉喀什） |
| 2024-12 | ISIC 2020 挑战赛回顾发表（Kurtansky et al., JEADV，AI 优于人类读者） |
| 2025-03 | IMA++ 数据集发布（Abhishek et al.，17,684 掩码，16 标注者，Zenodo + arXiv） |
| 2025-08 | MILK10k 基准发布（Tschandl et al., JID，10,480 张配对图像，11 类诊断） |
| 2025-09 | 第 10 届皮肤图像分析研讨会 |
| 2025-11 | ISIC 2024 挑战赛回顾发表（Kurtansky et al., npj Digital Medicine） |
| 2026-03 | MEL-SELF 皮肤镜数据集发布（3,008 张，黑色素瘤自我监测试验） |
| 2026-04 | Data Dictionary v2.4 发布（Delphi 共识解剖位置分类法） |
§1.5 典型 AI 应用场景
- 黑色素瘤筛查 AI：使用 HAM10000 / BCN20000 / ISIC 挑战赛数据集训练二分类或多分类模型，在皮肤镜图像上区分黑色素瘤与良性色素痣
- 3D 全身摄影分诊：使用 SLICE-3D 数据集训练 AI 模型，从 3D TBP 图像中自动识别可疑恶性病变，用于基层医疗和远程皮肤科场景的初步分诊
- 多标注者分割共识建模：使用 IMA++ 数据集研究不同标注者对病变边界的认知差异分布，训练概率分割模型而非确定性分割模型
- OOD 检测与鲁棒性：使用 ISIC 2019 挑战赛（含 OOD 类别）和 BCN20000（含指甲/黏膜/低色素等"野外"场景）评估模型在分布外样本上的表现
- 人机协作诊断：基于 ISIC 2020 挑战赛回顾（AI 优于人类读者）和 PROVE-AI 前瞻性研究，探索 AI 辅助皮肤科医生诊断的最佳协作模式
§2 医学背景
§2.1 ICD-11 编码映射
| 数据集标签 | ICD-11 编码 | 中文疾病名 |
|---|---|---|
| Melanoma (MM) | 2C60–2C6Z | 皮肤恶性黑色素瘤 |
| Basal Cell Carcinoma (BCC) | 2C30.0 | 皮肤基底细胞癌 |
| Squamous Cell Carcinoma (SCC) | 2C40 | 皮肤鳞状细胞癌 |
| Actinic Keratosis (AK) | 2A21.0 | 光化性角化病（癌前病变） |
| Bowen’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’'s Disease (AK/Bowen) | 2A21.1 | 鲍恩病（原位鳞状细胞癌） |
| Melanocytic Nevus (NV) | EA80–EA8Z | 色素痣（良性） |
| Benign Keratosis (BKL) | EA85 | 脂溢性角化病 / 日光性黑子 |
| Dermatofibroma (DF) | EE20 | 皮肤纤维瘤（良性） |
| Vascular Lesion (VASC) | 2B81–2B8Z | 血管性病变（血管瘤/血管角皮瘤等） |
| OOD (Out-of-Distribution) | — | 不属于上述类别的其他皮肤病变 |
§2.2 SNOMED CT 映射
| 数据集标签 | SNOMED CT 代码 | SNOMED CT 术语 |
|---|---|---|
| Melanoma | 372243004 | Malignant melanoma of skin (disorder) |
| Basal Cell Carcinoma | 302546009 | Basal cell carcinoma of skin (disorder) |
| Squamous Cell Carcinoma | 703049002 | Squamous cell carcinoma of skin (disorder) |
| Actinic Keratosis | 703049002 | Actinic keratosis (disorder) |
| Melanocytic Nevus | 399056005 | Nevus (morphologic abnormality) |
| Seborrheic Keratosis | 201086006 | Seborrheic keratosis (disorder) |
| Dermatofibroma | 82271004 | Dermatofibroma (disorder) |
| Vascular Lesion | 400125005 | Vascular lesion of skin (disorder) |
§2.3 疾病简介与流行病学
皮肤癌是全球最常见的恶性肿瘤类型。黑色素瘤虽然仅占皮肤癌的 1%，但导致超过 75% 的皮肤癌死亡。全球每年新增黑色素瘤约 350,000 例（WHO 2024），发病率在过去几十年持续上升。基底细胞癌是最常见的皮肤癌类型，鳞状细胞癌居第二。早期检测和手术切除可显著提高黑色素瘤生存率（I 期 5 年生存率 >99%，IV 期 <30%），这构成了 AI 辅助皮肤癌筛查的核心临床价值。
皮肤镜检查（dermoscopy）是一种使用放大镜和偏振/非偏振光源的非侵入性技术，可观察皮肤表面以下结构，显著提高黑色素瘤的诊断敏感性（从 60% 提升至 76% 以上，meta-analysis）。然而，皮肤镜图像的判读需要大量训练，且不同观察者间存在显著变异性，这正是 AI 辅助诊断的关键应用场景。
§2.4 临床任务定义
| 任务类型 | 描述 | 对应数据集 | 临床场景 |
|---|---|---|---|
| 二分类筛查 | 黑色素瘤 vs 良性 | ISIC 2016/2017/2020 | 社区筛查、初步分诊 |
| 多分类诊断 | 7-9 类皮肤病变鉴别 | ISIC 2018/2019, HAM10000 | 皮肤科辅助诊断 |
| 语义分割 | 病变区域精确勾画 | IMA++, ISIC 2017/2018 | 病变边界量化、面积监测 |
| 属性检测 | 皮肤镜形态特征识别 | ISIC 2017/2018 | 结构化诊断推理 |
| OOD 检测 | 识别未知/分布外病变 | ISIC 2019 | 安全部署（拒绝不确定病例） |
| 3D TBP 分诊 | 全身摄影病变恶性风险排序 | SLICE-3D / ISIC 2024 | 非专家场景初步分诊 |
| 多标注者共识 | 建模标注者认知差异分布 | IMA++ | 概率分割、不确定性量化 |
§2.5 患者人群特征
| 维度 | 特征 |
|---|---|
| 地理来源 | 北美（MSKCC, 美国）、欧洲（Barcelona, Vienna, Basel）、澳洲（UQ, MIA, Alfred, FNQH）、希腊（Athens） |
| 年龄范围 | 元数据以 5 岁区间近似记录（age_approx），覆盖儿童至老年 |
| 性别 | 男性 / 女性均有记录，部分数据集存在性别偏倚 |
| 肤色 | SLICE-3D 未记录肤色（回顾性收集限制）；MILK10k 采用 0-5 六级肤色量表（不同于 Fitzpatrick） |
| 人群特征 | 高风险皮肤科人群（7 家机构均为高风险转诊中心），有活检史或皮肤癌诊断史患者优先纳入 |
| 入组标准 | 各机构独立 IRB/HREC 批准；知情同意或豁免因机构而异 |
| 时间跨度 | 2010–2024（BCN20000: 2010-2016；HAM10000: 来源多元；SLICE-3D: 2015-2024） |
§2.6 金标准/参考标准
ISIC Archive 的金标准体系按确认方式分层，这是其区别于其他数据集的重要特征——不同数据集和不同图像使用不同的金标准确认方式，使用者须了解其差异：
| 金标准类型 | 英文标识 | 可信度 | 占比（HAM10000） | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 组织病理学 | histo | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 53.7% | 切除/活检后病理报告确认，皮肤病变诊断金标准 |
| 随访确认 | follow_up | ⭐⭐⭐ | 22.1% | 随访期间病变无变化视为良性 |
| 专家共识 | consensus | ⭐⭐⭐⭐ | 16.6% | 多名皮肤科专家独立评估后达成一致 |
| 活体共聚焦 | confocal | ⭐⭐⭐⭐ | 7.6% | 活体共聚焦显微镜亚细胞级成像确认 |
SLICE-3D 特殊金标准：采用"强标签"（strong-labels，3D TBP 捕获前后 3 个月内有病理报告）和"弱标签"（weak-labels，临床评估假定良性、未活检）分层策略。恶性类别全部为强标签（组织病理学确认），良性类别含强标签和弱标签混合。弱标签的不确定性是 SLICE-3D 的已知局限。
§3 数据集规格
§3.0 版本抉择矩阵
ISIC Archive 作为多数据集平台，不同集合适用于不同研究目的。下表帮助研究者快速选择合适的数据集：
| 数据集 | 图像数 | 适用任务 | 推荐场景 | 不推荐场景 |
|---|---|---|---|---|
| HAM10000 | 10,015 | 7 类分类 | 入门基准、快速原型 | 需要大规模数据的研究 |
| BCN20000 | 18,946 | 9 类分类（含 OOD） | 鲁棒性测试、困难场景 | 需要测试集标签（测试集无标签） |
| ISIC 2018 | 10,015+1,512 | 分割+属性+7 类分类 | 多任务学习 | 需要大规模数据 |
| ISIC 2019 | 25,331+8,238 | 9 类分类（含 OOD） | OOD 检测研究 | 仅需黑白二分类 |
| ISIC 2020 | 33,126+10,982 | 二分类（黑色素瘤 vs 良性） | 大规模二分类、聚类观察建模 | 需要细粒度诊断类别 |
| SLICE-3D | 401,059 | 二分类（恶性 vs 良性） | 3D TBP 分诊、大规模训练 | 需要皮肤镜级分辨率 |
| IMA++ | 14,967（多标注者 2,394） | 多标注者分割 | 概率分割、标注者偏好建模 | 需要诊断标签训练（图像来自不同来源） |
| MILK10k | 10,480（5,240 病变） | 11 类配对诊断 | 多模态（皮肤镜+临床近景） | 需要测试集标签（测试集 479 病变） |
| iToBoS | 16,954 | 病变检测 | 3D TBP 病变检测 | 需要诊断标签（仅含皮肤区域图像） |
§3.1 核心数据集规格
| 数据集 | 图像数 | 病变/患者数 | 类别数 | 模态 | 分辨率 | 金标准 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HAM10000 | 10,015 | 7,220 病变 | 7 | 皮肤镜 | 450×600 | 病理 53.7%+随访+共识+共聚焦 | CC-BY-NC |
| BCN20000 | 18,946 | 5,583 病变 | 8+OOD | 皮肤镜 | 多种 | 病理确认 | CC-BY-NC |
| ISIC 2018 Task 3 | 10,015+1,512 | — | 7 | 皮肤镜 | 多种 | HAM10000 标准 | CC-BY-NC |
| ISIC 2019 | 25,331+8,238 | — | 8+OOD | 皮肤镜 | 多种 | 混合金标准 | CC-BY-NC |
| ISIC 2020 | 33,126+10,982 | — | 2 | 皮肤镜 | 多种 | 混合金标准 | CC-BY-NC |
| SLICE-3D | 401,059 | ~1,000 患者 | 2 | 3D TBP tile | ~133×133 | 强标签+弱标签 | CC-BY-NC / CC-BY |
| IMA++ | 14,967 | 1,646 病变 / 1,244 患者 | — | 皮肤镜 | 多种 | 16 标注者 | CC-BY-NC |
| MILK10k | 10,480 | 5,240 病变 | 11 | 皮肤镜+临床近景 | 多种 | 病理 95.7% | CC-BY-NC |
| iToBoS | 16,954 | 100 患者 | — | 3D TBP 皮肤区域 | ~1012×827 | — | CC-BY |
| MEL-SELF | 3,008 | — | — | 皮肤镜 | 多种 | — | — |
| 病理确认合集 | 18,133 | — | — | 皮肤镜 | 多种 | 组织病理学 | — |
§3.2 数据格式与存储
- 图像格式：JPEG（发布版，EXIF 数据已剥离）/ PNG（分割掩码，二值化）
- 元数据格式：CSV（标准化元数据表，含 isic_id / age_approx / sex / anatom_site_general / diagnosis / benign_malignant / diagnosis_confirm_type 等字段）
- 标注格式：JSON（皮肤镜特征文件）/ PNG（分割掩码）/ CSV（IMA++ 标注者元数据）
- IMA++ 额外文件：seg_metadata.csv（22,472 掩码元数据）/ img_metadata.csv（14,967 图像元数据）/ iaa_metrics_pairwise.csv（标注者间一致性指标：Dice / Jaccard / HD / HD95 / ASSD）/ iaa_metrics_image.csv（每图平均 IAA）/ splits/{train,val,test}.csv（标准化划分）
- SLICE-3D 额外文件：supplemental metadata（WB360 测量值：大小、形状、颜色、痣置信度、非对称性）
§3.3 标注管道
ISIC Archive 的标注管道因数据集和模态而异，体现了从"单一标注者绝对标准"到"多标注者分布建模"的演进：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ISIC Archive 标注管道 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─── HAM10000 / BCN20000 ────┐ │
│ │ 1. 皮肤镜采集 │ │
│ │ 2. 图像质量筛选 (CNN) │ │
│ │ 3. 患者ID提取 (YOLOv3) │ │
│ │ 4. 诊断标签分配 │ │
│ │ ├─ 组织病理学 (histo) │ │
│ │ ├─ 随访确认 (follow_up) │ │
│ │ ├─ 专家共识 (consensus) │ │
│ │ └─ 共聚焦 (confocal) │ │
│ │ 5. 多审核者质控 │ │
│ └─────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─── SLICE-3D (3D TBP) ──────┐ │
│ │ 1. VECTRA WB360 3D 捕获 │ 92 台相机 + 氙闪光 │
│ │ 2. Lesion Visualizer AI 检测│ 自动定位所有病变 │
│ │ 3. 手动标签合并 (DermaGraphix)│ 临床标签与自动检测合并 │
│ │ 4. Tile 裁剪 (15mm×15mm) │ 最正交视图最小失真 │
│ │ 5. 标签分配 │ │
│ │ ├─ 强标签: 3月内病理报告 │ 恶性全部强标签 │
│ │ └─ 弱标签: 未活检假定良性 │ 标准护理下未担忧的病变 │
│ │ 6. PHI 清除 + 人工审查 │ 移除面部/纹身/误检 │
│ │ 7. 重复检测 (MONET 模型) │ 精确+近似去重 │
│ └─────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─── IMA++ (多标注者) ───────┐ │
│ │ 1. 从 ISIC Archive 选取图像 │ 14,967 张皮肤镜图像 │
│ │ 2. 16 位标注者分配 │ A00-A15, 非完全二部图 │
│ │ 3. 分割标注 (3 种工具) │ │
│ │ ├─ T1: 手动多边形 │ 专家沿病变边界放置控制点 │
│ │ ├─ T2: 半自动泛洪填充 │ 种子点+参数调优+形态学滤波 │
│ │ └─ T3: 全自动算法 │ AI 生成掩码, 人工审查接受 │
│ │ 4. 技能等级标记 │ S1=专家 / S2=新手 │
│ │ 5. 共识掩码生成 │ STAPLE + Majority Voting │
│ │ 6. IAA 指标计算 │ Dice/Jaccard/HD/HD95/ASSD │
│ └─────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
§3.4 深度溯源链
| 层级 | 溯源信息 |
|---|---|
| L1 数据来源 | 9 家临床机构（MSKCC / Barcelona / UQ / Vienna / Athens / MIA / Basel / Alfred / FNQH） |
| L2 采集设备 | 皮肤镜附件（多种品牌）+ 高分辨率相机 / Canfield VECTRA WB360（92 相机立体系统） |
| L3 采集协议 | 各机构独立 IRB/HREC 批准；皮肤镜图像使用偏振/非偏振照明；3D TBP 使用交叉偏振(XP)和非偏振白光 |
| L4 标注者 | 皮肤科专家 / 专家共识组 / 16 位标注者（IMA++：A00-A15，含 S1 专家/S2 新手）/ Canfield LV AI 算法 |
| L5 标注工具 | T1 手动多边形 / T2 半自动泛洪填充 / T3 全自动算法 / DermaGraphix / Lesion Visualizer / ISIC Archive Web 标注界面 |
| L6 金标准确认 | 组织病理学 / 随访 / 专家共识 / 活体共聚焦显微镜 / 强标签+弱标签分层（SLICE-3D） |
| L7 质控流程 | PHI 清除 → 人工审查 → 精确去重 → MONET 近似去重 → 多审核者复核 |
| L8 版本管理 | DOI 版本化（每个集合独立 DOI）/ ISIC API 固定快照 / pinned collections |
§4 数据结构详解
§4.1 目录结构（AWS Open Data 快照）
ISIC_images/
├── images/ # 所有图像 (JPEG)
│ ├── ISIC_0000000.jpg
│ ├── ISIC_0000001.jpg
│ └── ...
├── metadata.csv # 全量元数据 (CSV)
│
├── ISIC_2018_Task3/ # ISIC 2018 挑战赛
│ ├── ISIC2018_Task3_Training_Input/
│ │ └── ISIC_*.jpg # 10,015 张训练图像
│ ├── ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth.csv
│ ├── ISIC2018_Task3_Test_input/
│ │ └── ISIC_*.jpg # 1,512 张测试图像
│ └── ISIC2018_Task3_Test_GroundTruth.csv
│
├── HAM10000/ # HAM10000 数据集
│ ├── HAM10000_images_part_1/
│ ├── HAM10000_images_part_2/
│ └── HAM10000_metadata.csv
│
├── SLICE-3D/ # ISIC 2024 挑战赛训练集
│ ├── images/ # 401,059 张 JPEG tile
│ ├── train_metadata.csv # 基础元数据
│ ├── train_supplement.csv # WB360 测量值补充元数据
│ └── train_ground_truth.csv # 恶性标签
│
├── IMA++/ # 多标注者分割数据集
│ ├── segs/ # 22,472 个分割掩码 (PNG)
│ ├── seg_metadata.csv # 掩码元数据
│ ├── img_metadata.csv # 图像元数据
│ ├── seg_metadata_multiannotator_subset.csv
│ ├── iaa_metrics_pairwise.csv # 标注者间一致性指标
│ ├── iaa_metrics_image.csv
│ └── splits/
│ ├── train.csv # 1,675 图像
│ ├── val.csv # 240 图像
│ └── test.csv # 479 图像
│
└── MILK10k/ # MILK10k 基准
├── images/ # 10,480 张配对图像
├── train_metadata.csv # 5,240 病变训练元数据
├── train_ground_truth.csv # 5,240 病变诊断标签
├── test_metadata.csv # 479 病变测试元数据
└── test_supplement.csv # 补充元数据
§4.2 DAIMS 标准化数据字典（核心字段）
| 字段名 | 类型 | 来源数据集 | 描述 | 示例值 |
|---|---|---|---|---|
isic_id |
string | 全部 | ISIC 唯一图像标识符 | ISIC_0000000 |
name |
string | 全部 | 图像文件名 | ISIC_0000000.jpg |
age_approx |
integer | HAM10000 / SLICE-3D | 患者近似年龄（5 岁区间） | 55 |
sex |
string | HAM10000 / SLICE-3D | 患者性别 | male / female |
anatom_site_general |
string | 全部 | 解剖位置（通用） | anterior torso / upper extremity / head/neck |
diagnosis |
string | HAM10000 / BCN20000 | 具体诊断标签 | melanoma / basal cell carcinoma / nevus |
diagnosis_confirm_type |
string | HAM10000 | 诊断确认方式 | histopathology / single image expert consensus / follow-up / confocal |
benign_malignant |
string | 全部 | 良性/恶性标签 | benign / malignant / indeterminate |
melanocytic |
boolean | HAM10000 | 是否为黑色素细胞来源 | true / false |
pixels_x / pixels_y |
integer | 全部 | 图像分辨率 | 1022 / 767 |
clin_size_long_diam_mm |
float | SLICE-3D | 病变最大直径近似值 (mm) | 5.2 |
tbp_tile_type |
string | SLICE-3D | 3D TBP 照明模态 | XP (交叉偏振) / non-XP (非偏振白光) |
patient_id |
string | SLICE-3D | 编码患者识别号 | hpc_001 (匿名化) |
lesion_id |
string | SLICE-3D / HAM10000 | 病变识别号 | CAT_001 (手动标签) |
target |
integer | SLICE-3D | 恶性标签 | 0 (良性) / 1 (恶性: MM+BCC+SCC) |
annotator |
string | IMA++ | 标注者 ID | A00–A15 |
tool |
string | IMA++ | 标注工具 | T1 / T2 / T3 |
skill_level |
string | IMA++ | 技能等级 | S1 (专家) / S2 (新手) |
§4.3 HAM10000 类别分布
| 诊断标签 | 英文全称 | 图像数 | 占比 | 性质 |
|---|---|---|---|---|
nv |
Melanocytic nevi | 6,705 | 66.9% | 良性 |
mel |
Melanoma | 1,113 | 11.1% | 恶性 |
bkl |
Benign keratosis-like lesions | 1,099 | 11.0% | 良性 |
bcc |
Basal cell carcinoma | 514 | 5.1% | 恶性 |
akiec |
Actinic keratoses / Bowen’‘’‘’‘’‘’‘’‘’‘’'s | 327 | 3.3% | 癌前/原位 |
vasc |
Vascular lesions | 142 | 1.4% | 良性 |
df |
Dermatofibroma | 115 | 1.1% | 良性 |
类别不平衡说明：HAM10000 存在严重的类别不平衡（nv 占 66.9% vs df 占 1.1%），这是皮肤病数据集的普遍特征。训练时须考虑加权损失、过采样或分层采样策略。
§4.4 IMA++ 标注者分布特征
IMA++ 的标注者分布呈现长尾特征，模拟真实世界多标注者场景：
- 标注者数量：16 位（A00–A15），按标注数量降序编号
- 标注总数：17,684 个掩码（+ STAPLE 和 majority voting 共识 = 22,472 个）
- 多标注子集：2,394 张图像有 2–5 个标注/图像
- 标注图结构：非完全二部图（每张图像至少 1 个标注，但非所有标注者都标注所有图像）
- 工具分布：T1（手动多边形）/ T2（半自动泛洪填充）/ T3（全自动算法）
- 技能分布：S1（专家审核）/ S2（新手审核）
- 标准化划分（多标注子集）：train 1,675 / val 240 / test 479（按标注数量和 IAA 水平分层）
§4.5 缺失值与数据质量
| 数据集 | 已知数据质量问题 | 缓解措施 |
|---|---|---|
| HAM10000 | 部分图像来自同一病变不同拍摄角度（重复病变） | lesion_id 字段可识别同一病变的多张图像 |
| BCN20000 | 测试集不含诊断标签 | 仅训练集可用于监督学习 |
| SLICE-3D | 弱标签（未活检）假定良性；像素分辨率可变 | 使用 target 标签时注意不确定性；使用相对像素距离 |
| SLICE-3D | 肤色未记录 | 无法直接用于跨肤色公平性研究 |
| IMA++ | 非完全标注矩阵（部分图像仅 1 个标注） | 多标注子集（2,394 张）可用于共识建模 |
| 全平台 | 不同集合的元数据字段不完全一致 | 参考各集合的 Data Dictionary 定义 |
§5 数据划分与使用建议
§5.1 官方划分
ISIC Archive 各挑战赛和核心数据集均提供官方 train/test 划分：
| 数据集 | 训练集 | 测试集 | 划分方式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| ISIC 2016 | 900 | 379 | 随机 | CC-0 许可 |
| ISIC 2017 | 2,000 | 600 | 随机 | 含分割+属性+诊断三子任务 |
| ISIC 2018 | 10,015 | 1,512 | 随机（HAM10000 为训练集） | 7 类诊断+5 类属性+分割 |
| ISIC 2019 | 25,331 | 8,238 | 随机 | 8 诊断+1 OOD 类 |
| ISIC 2020 | 33,126 | 10,982 | 随机 | 二分类，含聚类观察 |
| SLICE-3D | 401,059 | ~500,000（未公开） | 患者级分割 | 70% 患者→private leaderboard |
| IMA++（多标注子集） | 1,675 | 479 | 分层（标注数+IAA 水平） | 含 240 张验证集 |
| MILK10k | 5,240 | 479 | 患者级 | 配对皮肤镜+临床近景 |
§5.2 ISIC 2024 挑战赛评估协议
ISIC 2024 采用了面向高灵敏度场景的特殊评估设计：
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ISIC 2024 评估协议 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 指标: pAUC > 80% TPR (部分 ROC 曲线下面积) │
│ 范围: 0.0 — 0.2 (越高越好) │
│ 含义: 在真阳性率 ≥ 80% 时的精度 │
│ 设计意图: 强制模型在高灵敏度区间表现良好 │
│ (临床场景: 不漏诊恶性病变) │
│ │
│ 测试集分割: │
│ ├─ Public leaderboard: 30% 患者 (每日 5 次提交) │
│ └─ Private leaderboard: 70% 患者 (选 2 次提交计分) │
│ │
│ 执行约束: │
│ ├─ Kaggle Notebook 环境 (无法直接访问测试集) │
│ ├─ 12 小时执行时限 │
│ ├─ 提交代码自动执行 │
│ └─ 防止人工标注 (hand labeling) │
│ │
│ 第 1 名: Ilya Novoselskiy — pAUC = 0.17264 │
│ 参赛者: 3,410 人 / 2,739 团队 / 79,008 份提交 │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
§5.3 自定义划分建议
| 研究目的 | 推荐划分策略 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 多中心外部验证 | 按贡献机构分组（train on MSKCC → test on Barcelona） | 不同机构许可证不同 |
| 患者级泛化 | 按 patient_id 分组，确保同一患者不跨集 |
SLICE-3D 挑战赛已采用 |
| 肤色公平性 | 按 skin tone 分层（需使用 MILK10k 的 0-5 肤色标签） | SLICE-3D 无肤色标签 |
| 时间稳定性 | 按采集年份分组（train on 2015-2018 → test on 2019-2024） | SLICE-3D 时间跨度 2015-2024 |
| 多标注者交叉验证 | 按 annotator 分组（train on A00-A10 → test on A11-A15） |
仅 IMA++ 多标注子集适用 |
§5.4 数据泄漏风险
| 风险类型 | 描述 | 缓解措施 |
|---|---|---|
| 患者级泄漏 | 同一患者的多张病变图像同时出现在 train 和 test | 使用 patient_id 分组划分 |
| 病变级泄漏 | 同一病变的不同角度/时间图像跨集 | 使用 lesion_id 去重 |
| 跨数据集泄漏 | HAM10000 同时是 ISIC 2018 训练集和独立数据集 | 避免同时使用 HAM10000 和 ISIC 2018 Task 3 训练集 |
| 近似重复 | SLICE-3D 的 MONET 去重不完全（<5% 移除率） | 额外运行图像哈希去重 |
| Kaggle 泄漏 | ISIC 2020 公开测试集标签可用于训练 | 明确区分 public/private leaderboard |
§5.5 外部验证数据集
| 验证集 | 图像数 | 模态 | 适用性 |
|---|---|---|---|
| EDRA | 1,011 | 皮肤镜 | 多专家标注，黑色素瘤 vs 色素痣 |
| PH2 | 200 | 皮肤镜 | 小规模高质量，葡萄牙人群 |
| Derm7pt | 1,011 | 皮肤镜+临床 | 7 点检查清单结构化标注 |
| Diverse Dermatology Images | 656 | 临床照片 | 跨肤色代表性 |
| Atlas Dermatologico | 10,000+ | 临床照片 | 拉丁美洲人群 |
| MED-NODE | 170 | 临床照片 | 荷兰人群，黑色素瘤 vs 色素痣 |
| PAD-UFES-20 | 2,200+ | 临床照片+元数据 | 巴西人群，含临床元数据 |
§6 AI 就绪指南
§6.0 云端快速启动
# === ISIC Archive 快速启动 ===
# 方式 1: isic-cli 命令行工具 (推荐)
# pip install isic-cli
# isic image download images/ # 下载全量档案
# isic image download search ''''''''''''''''diagnosis:"melanoma"'''''''''''''''' images/ # 仅下载黑色素瘤
# isic metadata download # 下载元数据 CSV
# isic collection list # 列出所有集合
# 方式 2: Python API 直接访问
import requests
import pandas as pd
from PIL import Image
from io import BytesIO
# 获取图像列表
API_BASE = "https://api.isic-archive.com/api/v2"
responevent-blocked= requests.get(f"{API_BASE}/images/", params={"limit": 100})
images = response.json()
# 下载单张图像
img_url = f"{API_BASE}/images/{images[''''''''''''''''results''''''''''''''''][0][''''''''''''''''isic_id'''''''''''''''']}/download"
img_responevent-blocked= requests.get(img_url)
image = Image.open(BytesIO(img_response.content))
print(f"图像尺寸: {image.size}, 模式: {image.mode}")
# 方式 3: HAM10000 快速加载 (Kaggle)
# import pandas as pd
# metadata = pd.read_csv(''''''''''''''''HAM10000_metadata.csv'''''''''''''''')
# dx_distribution = metadata[''''''''''''''''dx''''''''''''''''].value_counts()
# print(dx_distribution)
# 方式 4: SLICE-3D (ISIC 2024 挑战赛)
# import pandas as pd
# train_meta = pd.read_csv(''''''''''''''''train-metadata.csv'''''''''''''''')
# train_supplement = pd.read_csv(''''''''''''''''train-metadata-supplement.csv'''''''''''''''')
# print(f"训练集: {len(train_meta)} 张图像")
# print(f"恶性比例: {train_meta[''''''''''''''''target''''''''''''''''].mean():.4f}")
§6.1 数据加载与预处理 Pipeline
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
import pandas as pd
from PIL import Image
import os
class ISICDataset(Dataset):
"""ISIC Archive 通用数据集加载器"""
def __init__(self, image_dir, metadata_csv, transform=None,
task=''''''''''''''''classification'''''''''''''''', split=None):
"""
Args:
image_dir: 图像目录路径
metadata_csv: 元数据 CSV 路径
transform: 数据增强变换
task: ''''''''''''''''classification'''''''''''''''' | ''''''''''''''''segmentation''''''''''''''''
split: None | ''''''''''''''''train'''''''''''''''' | ''''''''''''''''val'''''''''''''''' | ''''''''''''''''test'''''''''''''''' (仅 IMA++ 多标注子集)
"""
self.image_dir = image_dir
self.transform = transform
self.task = task
# 加载元数据
self.metadata = pd.read_csv(metadata_csv)
# 如果指定了划分 (IMA++ 多标注子集)
if split is not None:
split_df = pd.read_csv(f''''''''''''''''splits/{split}.csv'''''''''''''''')
self.metadata = self.metadata[
self.metadata[''''''''''''''''isic_id''''''''''''''''].isin(split_df[''''''''''''''''isic_id''''''''''''''''])
]
# 诊断标签映射
self.label_map = {
''''''''''''''''nv'''''''''''''''': 0, ''''''''''''''''mel'''''''''''''''': 1, ''''''''''''''''bkl'''''''''''''''': 2, ''''''''''''''''bcc'''''''''''''''': 3,
''''''''''''''''akiec'''''''''''''''': 4, ''''''''''''''''vasc'''''''''''''''': 5, ''''''''''''''''df'''''''''''''''': 6
}
def __len__(self):
return len(self.metadata)
def __getitem__(self, idx):
row = self.metadata.iloc[idx]
# 加载图像
img_path = os.path.join(self.image_dir, f"{row[''''''''''''''''isic_id'''''''''''''''']}.jpg")
image = Image.open(img_path).convert(''''''''''''''''RGB'''''''''''''''')
if self.task == ''''''''''''''''classification'''''''''''''''':
# 分类任务
label = self.label_map.get(row.get(''''''''''''''''diagnosis'''''''''''''''', ''''''''''''''''nv''''''''''''''''), 0)
label = torch.tensor(label, dtype=torch.long)
elif self.task == ''''''''''''''''segmentation'''''''''''''''':
# 分割任务 (IMA++)
mask_path = os.path.join(self.image_dir, ''''''''''''''''masks'''''''''''''''',
f"{row[''''''''''''''''isic_id'''''''''''''''']}_{row[''''''''''''''''annotator'''''''''''''''']}.png")
mask = Image.open(mask_path).convert(''''''''''''''''L'''''''''''''''')
mask = torch.tensor(
(np.array(mask) > 127).astype(float), dtype=torch.float
)
label = mask
if self.transform:
image = self.transform(image)
return image, label
# 数据增强 (皮肤镜专用)
train_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((384, 384)),
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),
transforms.RandomRotation(degrees=180),
transforms.ColorJitter(brightness=0.2, conevent-blocked=0.2,
saturation=0.2, hue=0.05),
transforms.RandomResizedCrop(384, scale=(0.8, 1.0)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
test_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((384, 384)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
§6.2 SLICE-3D (ISIC 2024) 训练模板
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import numpy as np
class SLICE3DTrainer:
"""ISIC 2024 SLICE-3D 挑战赛训练模板"""
def __init__(self, model, device=''''''''''''''''cuda''''''''''''''''):
self.model = model.to(device)
self.device = device
# 类别不平衡: 恶性 ~1.5%
self.criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(
pos_weight=torch.tensor([50.0]).to(device)
)
self.optimizer = torch.optim.AdamW(
model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-5
)
def compute_pauc(self, y_true, y_pred, min_tpr=0.80):
"""计算 pAUC > 80% TPR (ISIC 2024 官方指标)"""
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred)
# 反转使 TPR 在 x 轴
idx = np.where(tpr >= min_tpr)[0]
if len(idx) == 0:
return 0.0
# 线性插值计算部分 AUC
tpr_range = tpr[idx]
fpr_range = fpr[idx]
# 排序
sorted_idx = np.argsort(tpr_range)
pauc = np.trapz(fpr_range[sorted_idx], tpr_range[sorted_idx])
return pauc # 范围 0.0 — 0.2
def train_epoch(self, dataloader):
self.model.train()
total_loss = 0
for images, labels in dataloader:
images = images.to(self.device)
labels = labels.float().to(self.device)
self.optimizer.zero_grad()
outputs = self.model(images).squeeze()
loss = self.criterion(outputs, labels)
loss.backward()
self.optimizer.step()
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(dataloader)
def evaluate(self, dataloader):
self.model.eval()
all_preds, all_labels = [], []
with torch.no_grad():
for images, labels in dataloader:
images = images.to(self.device)
outputs = torch.sigmoid(self.model(images).squeeze())
all_preds.extend(outputs.cpu().numpy())
all_labels.extend(labels.numpy())
pauc = self.compute_pauc(all_labels, all_preds)
auc = roc_auc_score(all_labels, all_preds)
print(f"pAUC>80% TPR: {pauc:.5f} | Full AUC: {auc:.5f}")
return pauc, auc
§6.3 IMA++ 多标注者分割训练
class MultiAnnotatorSegDataset(Dataset):
"""IMA++ 多标注者分割数据集"""
def __init__(self, img_dir, mask_dir, seg_metadata, img_metadata,
split_file, transform=None):
self.img_dir = img_dir
self.mask_dir = mask_dir
self.transform = transform
# 加载划分
split = pd.read_csv(split_file)
# 加载元数据
self.seg_meta = pd.read_csv(seg_metadata)
self.img_meta = pd.read_csv(img_metadata)
# 过滤到当前划分的图像
self.seg_meta = self.seg_meta[
self.seg_meta[''''''''''''''''ISIC_id''''''''''''''''].isin(split[''''''''''''''''isic_id''''''''''''''''])
]
# 按 ISIC_id 分组标注者
self.annotationevent-blocked= self.seg_meta.groupby(''''''''''''''''ISIC_id'''''''''''''''')
def __len__(self):
return len(self.annotations)
def __getitem__(self, idx):
isic_id = list(self.annotations.groups.keys())[idx]
group = self.annotations.get_group(isic_id)
# 加载图像
img = Image.open(os.path.join(self.img_dir, f"{isic_id}.jpg"))
# 加载该图像的所有标注者掩码
masks = []
annotators = []
tools = []
skills = []
for _, row in group.iterrows():
mask_path = os.path.join(self.mask_dir, row[''''''''''''''''seg_filename''''''''''''''''])
mask = np.array(Image.open(mask_path).convert(''''''''''''''''L'''''''''''''''')) > 127
masks.append(mask.astype(float))
annotators.append(row[''''''''''''''''annotator''''''''''''''''])
tools.append(row[''''''''''''''''tool''''''''''''''''])
skills.append(row[''''''''''''''''skill_level''''''''''''''''])
# 堆叠为多通道 (每个标注者一个通道)
mask_stack = torch.tensor(np.stack(masks), dtype=torch.float)
return {
''''''''''''''''image'''''''''''''''': img,
''''''''''''''''masks'''''''''''''''': mask_stack, # [num_annotators, H, W]
''''''''''''''''annotators'''''''''''''''': annotators,
''''''''''''''''tools'''''''''''''''': tools,
''''''''''''''''skills'''''''''''''''': skills,
''''''''''''''''isic_id'''''''''''''''': isic_id
}
§6.4 坑点与解决方案
| # | 坑点 | 影响 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 1 | HAM10000 类别极度不平衡（nv 66.9% vs df 1.1%） | 模型偏向多数类 | 加权 BCE / Focal Loss / 过采样少数类 |
| 2 | SLICE-3D 弱标签假定良性 | 良性标签含噪声 | 使用 target 时注意不确定性；弱标签仅用于大规模预训练 |
| 3 | ISIC 2020 测试集标签公开 | 泄漏风险 | 切勿将 public leaderboard 测试集用于训练 |
| 4 | HAM10000 = ISIC 2018 训练集 | 跨数据集泄漏 | 不要同时使用两者作为独立数据集 |
| 5 | SLICE-3D 像素分辨率可变 | 几何特征不一致 | 使用相对像素距离而非绝对像素距离 |
| 6 | 不同集合元数据字段不一致 | 字段缺失错误 | 参考各集合的 Data Dictionary，统一字段名 |
| 7 | IMA++ 非完全标注矩阵 | 无法直接使用标准分割损失 | 使用稀疏多标注者损失或先生成共识掩码 |
| 8 | SLICE-3D 肤色未记录 | 无法评估跨肤色公平性 | 结合 Fitzpatrick 17k 或 MILK10k 进行公平性研究 |
| 9 | 皮肤镜 vs 3D TBP tile 域差异 | 跨模态迁移性能下降 | 使用域自适应或分别训练 |
| 10 | 许可证混合（CC-BY-NC vs CC-BY） | 商业使用受限 | 使用 SLICE-3D Permissive（CC-BY）子集用于商业项目 |
§6.5 数据增强策略（皮肤镜专用）
| 增强策略 | 推荐参数 | 理由 |
|---|---|---|
| 旋转 | 0–360° | 皮肤镜图像无固定方向 |
| 水平/垂直翻转 | p=0.5 | 对称性增强 |
| 颜色抖动 | brightness=0.2, conevent-blocked=0.2, saturation=0.2, hue=0.05 | 模拟不同皮肤镜照明 |
| 随机裁剪 | scale=(0.8, 1.0) | 模拟病变位置偏移 |
| 毛发模拟 | 随机绘制曲线模拟毛发遮挡 | 皮肤镜图像常见干扰 |
| 模糊/锐化 | kernel_size=3–5 | 模拟聚焦不准 |
| CutMix / MixUp | alpha=0.2 | 提升泛化，缓解类别不平衡 |
| Test-Time Augmentation | 5–10 次增强推理取平均 | 提升推理稳定性 |
§6.6 推荐模型架构
| 模型 | 参数量 | 推荐场景 | ISIC 挑战赛验证 |
|---|---|---|---|
| EfficientNet-B0/B3 | 5M–12M | 轻量级部署、快速实验 | BCN20000 baseline |
| ResNet-50 | 25M | 通用基线 | Groh 2021 Fitzpatrick 17k baseline |
| ConvNeXt-Tiny/Small | 28M–50M | ISIC 2024 挑战赛 | SLICE-3D 竞赛常用 backbone |
| Vision Transformer (ViT-B) | 86M | 大规模预训练+微调 | 需要大量数据（SLICE-3D） |
| Swin Transformer | 88M | 多尺度特征提取 | 分割任务表现优异 |
| U-Net / DeepLabV3+ | — | 病变分割 | IMA++ 分割标准架构 |
| Probabilistic U-Net | — | 多标注者概率分割 | IMA++ 标注者分布建模 |
§6.7 计算资源需求
| 任务 | GPU 需求 | 训练时间 | 显存 |
|---|---|---|---|
| HAM10000 分类 (ResNet-50) | 1× RTX 3090 | < 1 小时 | 8 GB |
| SLICE-3D 分类 (ConvNeXt-S) | 1× A100 40GB | 8–12 小时 | 24 GB |
| IMA++ 多标注者分割 | 1× A100 40GB | 4–6 小时 | 16 GB |
| ISIC 2024 竞赛级训练 | 2× A100 80GB | 24–48 小时 | 48 GB+ |
| 全量 ISIC Archive 预训练 | 4× A100 80GB | 3–5 天 | 64 GB+ |
§6.8 评估指标推荐
# ISIC 标准评估指标
from sklearn.metrics import (
roc_auc_score, accuracy_score, balanced_accuracy_score,
f1_score, precision_score, recall_score, confusion_matrix
)
import numpy as np
def evaluate_isic(y_true, y_pred, y_prob, task=''''''''''''''''binary''''''''''''''''):
"""ISIC 标准评估套件"""
metrics = {}
if task == ''''''''''''''''binary'''''''''''''''':
# 二分类 (黑色素瘤 vs 良性)
metrics[''''''''''''''''AUC''''''''''''''''] = roc_auc_score(y_true, y_prob)
metrics[''''''''''''''''Accuracy''''''''''''''''] = accuracy_score(y_true, y_pred)
metrics[''''''''''''''''Balanced_Acc''''''''''''''''] = balanced_accuracy_score(y_true, y_pred)
metrics[''''''''''''''''Sensitivity''''''''''''''''] = recall_score(y_true, y_pred) # 恶性召回率
metrics[''''''''''''''''Specificity''''''''''''''''] = recall_score(1-y_true, 1-y_pred) # 良性召回率
metrics[''''''''''''''''F1''''''''''''''''] = f1_score(y_true, y_pred)
# pAUC > 80% TPR (ISIC 2024 官方指标)
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_prob)
idx = np.where(tpr >= 0.80)[0]
if len(idx) > 0:
pauc = np.trapz(fpr[idx], tpr[idx])
metrics[''''''''''''''''pAUC_80''''''''''''''''] = pauc # 范围 0.0—0.2
elif task == ''''''''''''''''multiclass'''''''''''''''':
# 多分类 (7 类 HAM10000)
metrics[''''''''''''''''Accuracy''''''''''''''''] = accuracy_score(y_true, y_pred)
metrics[''''''''''''''''Balanced_Acc''''''''''''''''] = balanced_accuracy_score(y_true, y_pred)
metrics[''''''''''''''''Macro_F1''''''''''''''''] = f1_score(y_true, y_pred, average=''''''''''''''''macro'''''''''''''''')
metrics[''''''''''''''''Weighted_F1''''''''''''''''] = f1_score(y_true, y_pred, average=''''''''''''''''weighted'''''''''''''''')
# 每类召回率 (关注少数类)
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
per_class_recall = cm.diagonal() / cm.sum(axis=1)
metrics[''''''''''''''''Min_Class_Recall''''''''''''''''] = per_class_recall.min()
metrics[''''''''''''''''Melanoma_Recall''''''''''''''''] = per_class_recall[1] # mel = 1
elif task == ''''''''''''''''segmentation'''''''''''''''':
# 分割 (IMA++)
# Dice
dice = 2 * np.sum(y_pred * y_true) / (np.sum(y_pred) + np.sum(y_true) + 1e-8)
metrics[''''''''''''''''Dice''''''''''''''''] = dice
# Jaccard / IoU
jaccard = np.sum(y_pred * y_true) / (np.sum(y_pred) + np.sum(y_true)
- np.sum(y_pred * y_true) + 1e-8)
metrics[''''''''''''''''Jaccard''''''''''''''''] = jaccard
# Hausdorff Distance (95th percentile)
from scipy.ndimage import distance_transform_edt
if y_pred.sum() > 0 and y_true.sum() > 0:
hd95 = compute_hd95(y_pred, y_true)
metrics[''''''''''''''''HD95''''''''''''''''] = hd95
return metrics
§7 质量评估与局限性
§7.1 已知偏倚
| # | 偏倚类型 | 描述 | 影响程度 |
|---|---|---|---|
| 1 | 病变选择偏倚 | 皮肤镜图像经过临床医生预选——仅"令人担忧"的病变被拍摄 | 高：模型在未预选场景表现下降 |
| 2 | 高风险人群偏倚 | 7 家机构均为高风险皮肤科转诊中心，有活检史/皮肤癌史患者优先 | 高：模型在低风险人群假阳性率高 |
| 3 | 肤色记录缺失 | SLICE-3D 因回顾性收集无法记录肤色 | 中：无法直接评估跨肤色公平性 |
| 4 | 地理偏倚 | 欧美澳为主（北美 3、欧洲 3、澳洲 3），亚洲/非洲/南美代表性不足 | 中：不同人群皮肤癌表现不同 |
| 5 | 弱标签噪声 | SLICE-3D 未活检 tile 假定为良性（标准护理逻辑） | 中：少量恶性被误标为良性 |
| 6 | 类别不平衡 | HAM10000 中 nv 占 66.9%，SLICE-3D 中恶性仅 ~1.5% | 高：模型偏向多数类 |
| 7 | 设备差异 | 不同皮肤镜设备/相机/设置导致图像质量变异 | 中：域偏移风险 |
§7.2 标注质量评估
IMA++ 标注者间一致性（IAA）：
IMA++ 提供了预计算的标注者间一致性指标，是评估分割标注质量的独特资源：
| 指标 | 描述 | 取值范围 | 理想值 |
|---|---|---|---|
| Dice | 重叠度 | 0–1 | > 0.8 |
| Jaccard (IoU) | 交并比 | 0–1 | > 0.7 |
| HD (Hausdorff Distance) | 边界最大距离 | 0–∞ (像素) | < 10 |
| HD95 | 95 百分位 Hausdorff 距离 | 0–∞ (像素) | < 5 |
| ASSD | 平均对称表面距离 | 0–∞ (像素) | < 2 |
| nHD / nHD95 / nASSD | 归一化版本 | 0–1 | < 0.1 |
IMA++ 的 IAA 指标按图像和标注者对提供（
iaa_metrics_pairwise.csv），研究者可按标注工具（T1/T2/T3）、技能等级（S1/S2）和标注者对进行分层分析。
§7.3 泛化性评估
| 泛化维度 | 评估方法 | ISIC Archive 优势 | ISIC Archive 局限 |
|---|---|---|---|
| 跨机构 | 按贡献机构分组训练/测试 | 9 家机构多源数据 | 机构间数据量不均 |
| 跨模态 | 皮肤镜 → 3D TBP tile 迁移 | 三种模态均有覆盖 | 域差异大 |
| 跨时间 | 按采集年份分组 | SLICE-3D 时间跨度 2015-2024 | 早期数据量较少 |
| 跨肤色 | 按 skin tone 分层 | MILK10k 有 0-5 肤色标签 | SLICE-3D / HAM10000 无肤色标签 |
| 跨人群 | 按地理来源分层 | 北美/欧洲/澳洲 | 亚洲/非洲/南美缺失 |
§7.4 ISIC 2024 挑战赛关键发现
ISIC 2024 挑战赛回顾论文（Kurtansky et al., npj Digital Medicine, 2025）揭示了重要发现：
- 自动化病变选择可支持全身检查：AI 模型可以从 3D TBP 中自动选择可疑病变，辅助全身皮肤检查
- 元数据特征重要性：WB360 测量值（大小、颜色、边界不规则性）对诊断性能的贡献显著
- 模型感知风险特征：AI 模型在哪些图像特征上"感知"为高风险——可与临床推理对比
- AI 优于人类读者（ISIC 2020 回顾, JEADV 2024）：在缺乏临床上下文时，SOTA 算法优于仅看患者上下文图像的人类读者
§7.5 SLICE-3D 已知局限
| 局限 | 描述 | 对使用者的建议 |
|---|---|---|
| 肤色未记录 | 回顾性收集无法记录肤色 | 无法直接用于跨肤色公平性研究 |
| 像素分辨率可变 | 15mm×15mm FOV 恒定但像素密度因角度/距离不同 | 使用相对像素距离 |
| 弱标签不确定性 | 未活检 tile 假定为良性 | 弱标签仅用于大规模预训练，关键评估用强标签 |
| 照明差异 | XP vs non-XP 导致色调/色度/阴影变异 | 将 tbp_tile_type 作为条件输入或分组分析 |
| 相邻病变可见 | 病变密集时出现在彼此 tile 边界 | 注意边界效应 |
| 智能手机域差距 | TBP tile 虽类似手机照片但照明/FOV 更标准化 | 部署时需域自适应 |
§7.6 伦理与隐私框架
ISIC Archive 建立了完善的伦理框架：
- 伦理审批：9 家贡献机构均获各自 IRB/HREC 伦理批准（MSKCC IRB 16-974 / Barcelona HCB/2023/0213 / UQ HREC/16/QPAH/125 / Vienna 1996/2023 / MIA X20-0241 / Basel 2020-02482 等）
- 知情同意：部分机构豁免同意（因图像匿名化），部分要求书面同意
- PHI 清除：元数据中 PHI 替换为编码识别符；3D TBP 面部特征自动移除
- 人工审查：所有 tile 经人工审查，移除 PHI 实例和非病变误检（指关节、乳头、肚脐、纹身）
- 隐私框架：ISIC 隐私工作组制定皮肤病影像隐私框架，应对全身摄影的视觉可识别性挑战
- 许可分层：CC-0 / CC-BY / CC-BY-NC 三级许可，因机构 IRB 要求不同而异
§7.7 DAIMS 24 项数据就绪度评估
| # | DAIMS 评估项 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 数据集动机与目的 | ✅ | 明确声明：促进皮肤癌 AI 诊断与标准化 |
| 2 | 数据组成与来源 | ✅ | 9 家机构、3 种模态、2010-2024 |
| 3 | 数据采集协议 | ✅ | 各机构独立协议，皮肤镜+3D TBP |
| 4 | 采集设备与参数 | ✅ | 皮肤镜附件+VECTRA WB360 (92 相机) |
| 5 | 标注者资质 | ✅ | 皮肤科专家+IMA++ 16 标注者(含 S1/S2) |
| 6 | 标注工具与流程 | ✅ | T1/T2/T3 三种工具+DermaGraphix+LV |
| 7 | 标注者间一致性 | ✅ | IMA++ 提供 Dice/Jaccard/HD/HD95/ASSD |
| 8 | 金标准确认方式 | ✅ | 4 种确认方式分层记录 |
| 9 | 数据划分策略 | ✅ | 7 届挑战赛标准划分+患者级分割 |
| 10 | 类别分布 | ✅ | HAM10000 分布明确记录 |
| 11 | 缺失值处理 | ✅ | 各字段缺失模式说明 |
| 12 | 去重与质控 | ✅ | 精确+MONET 近似去重+人工审查 |
| 13 | 去标识化方法 | ✅ | PHI 清除+面部移除+编码替换 |
| 14 | 伦理审批 | ✅ | 9 家机构 IRB/HREC 全覆盖 |
| 15 | 知情同意 | ✅ | 因机构而异，书面同意或豁免 |
| 16 | 许可证条款 | ✅ | CC-0/CC-BY/CC-BY-NC 混合，按集合标注 |
| 17 | 访问机制 | ✅ | API+CLI+AWS 快照+Web 界面 |
| 18 | 元数据标准 | ✅ | ISIC Data Dictionary v2.4+DICOM |
| 19 | 版本管理 | ✅ | DOI 版本化+pinned collections |
| 20 | 已知偏倚 | ✅ | 病变选择偏倚+高风险偏倚+地理偏倚 |
| 21 | 局限性说明 | ✅ | 肤色缺失+弱标签+像素可变 |
| 22 | 外部验证 | ✅ | 7+ 外部验证数据集可用 |
| 23 | 公平性评估 | ⚠️ | MILK10k 有肤色标签，但核心数据集缺失 |
| 24 | 可复现性 | ✅ | 挑战赛代码公开+isic-cli+标准化划分 |
DAIMS 评分：23/24（95.8%，⭐⭐⭐⭐⭐ 5/5）— 扣分项：核心数据集（SLICE-3D/HAM10000）缺少系统化肤色标签，跨肤色公平性评估受限。其余维度（标注者间一致性、金标准分层、伦理审批、版本管理、元数据标准、挑战赛生态）均达到领域最高标准。
§7.8 外部验证矩阵
| 训练集 → 验证集 | 模态匹配 | 人群差异 | 预期性能下降 | 验证目的 |
|---|---|---|---|---|
| HAM10000 → EDRA | 皮肤镜→皮肤镜 | 欧洲多人种 | 中等 | 多专家标注验证 |
| HAM10000 → DDI | 皮肤镜→临床照片 | 美国多元肤色 | 大 | 跨模态+跨肤色 |
| SLICE-3D → ISIC 2020 | TBP→皮肤镜 | 不同成像 | 大 | 跨模态迁移 |
| SLICE-3D → Atlas Derm. | TBP→临床照片 | 拉美人群 | 大 | 跨模态+跨人群 |
| ISIC 2018 → PH2 | 皮肤镜→皮肤镜 | 葡萄牙 | 小 | 地理泛化 |
| ISIC 2018 → Derm7pt | 皮肤镜→皮肤镜+临床 | 多中心 | 中等 | 结构化推理验证 |
| BCN20000 → PAD-UFES-20 | 皮肤镜→临床照片 | 巴西 | 大 | 跨模态+跨人群 |
§8 基准性能与生态
§8.1 ISIC 挑战赛排行榜
ISIC 2024 (SLICE-3D, pAUC>80% TPR)
| 排名 | 团队 | 得分 | 提交数 |
|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Ilya Novoselskiy | 0.17264 | 672 |
| 🥈 2 | Yakiniku | 0.17243 | 285 |
| 🥉 3 | KS | 0.17229 | 472 |
| 4 | DungNB | 0.17225 | 124 |
| 5 | Kanna Hashimoto friends 2 | 0.17210 | 131 |
| 6 | xck | 0.17192 | 86 |
| 7 | Former ZLP-DSs | 0.17163 | 194 |
| 8 | Ujjwal Pandey | 0.17158 | 106 |
| 9 | Sinan Calisir | 0.17153 | 253 |
| 10 | tomo20180402 | 0.17146 | 34 |
参赛规模：3,410 名参赛者 / 2,739 支团队 / 79,008 份提交 / $80,000 奖池
评估指标：pAUC > 80% TPR（范围 0.0–0.2，越高越好），强制模型在高灵敏度区间表现
前 10 名共性：大量使用 ConvNeXt / EfficientNet backbone + Albumentations 数据增强 + 元数据特征融合（WB360 测量值）+ 患者级分组交叉验证
ISIC 挑战赛历史对比
| 年份 | 训练图像 | 参赛团队 | 奖池 | 指标 | 最佳成绩 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | 900 | 44 | — | AUC | 0.843 |
| 2017 | 2,000 | 33 | — | AUC | 0.870 |
| 2018 | 10,015 | 113 | $7,500 | AUC (7类) | 0.928 |
| 2019 | 25,331 | 64 | $7,000 | AUC (9类) | 0.890 |
| 2020 | 33,126 | 3,308 | $30,000 | AUC (2类) | 0.949 |
| 2024 | 401,059 | 2,739 | $80,000 | pAUC>80% | 0.17264 |
| 2025 (MILK10k) | 5,240 | 持续开放 | — | AUC (11类) | 排行榜开放中 |
§8.2 MILK10k 基准平台
MILK10k（2025 年 8 月发布）是 ISIC 最新的持续评估平台：
- 任务：11 类病变诊断分类
- 数据：5,240 个训练病变 + 479 个测试病变
- 模态：配对皮肤镜 + 临床近景图像（多模态）
- 金标准：95.7% 经组织病理学确认
- 肤色标签：0-5 六级量表（不同于 Fitzpatrick，避免混淆）
- 特性：持续提交、公开排行榜、CC-BY-NC 许可
- 论文：Tschandl et al., Journal of Investigative Dermatology, 2025
§8.3 ISIC 2020 挑战赛关键发现
ISIC 2020 挑战赛回顾（Kurtansky et al., JEADV 2024）的重要发现：
- AI 优于人类读者：SOTA 算法在提供患者上下文图像时优于人类读者
- 缺乏临床上下文是人类读者研究的常见局限
- 聚类观察建模：ISIC 2020 首次引入"聚类观察"设计——同一患者的多张病变图像同时输入，更接近临床实际
§8.4 PROVE-AI 前瞻性研究
ISIC 2024 挑战赛的获胜算法被纳入 PROVE-AI 前瞻性研究：
- 在真实临床医生和真实患者环境中前瞻性测试
- 评估 AI 在临床工作流程中的实际价值
- 从回顾性数据集性能到前瞻性临床验证的关键一步
§8.5 IMA++ 对分割研究的影响
IMA++ 数据集推动了从"确定性分割"到"概率分割"的范式转变：
- 标注者偏好建模：不同标注者（专家/新手）和工具（手动/半自动/全自动）产生系统性不同的分割边界
- 共识掩码策略：STAPLE 和 majority voting 两种共识算法的对比研究
- 分割风格发现：Abhishek et al. (MICCAI 2024) 提出从数据中发现分割风格的方法
- 标注者间变异性学习：MICCAI 2025 论文分析了从 IAA 中可以学到什么
§8.6 相关数据集与生态
| 数据集 | 关系 | 说明 |
|---|---|---|
| HAM10000 | 核心子集 | ISIC 2018 训练集，10,015 张 |
| BCN20000 | 核心子集 | ISIC 2019 训练集贡献者，18,946 张 |
| SLICE-3D | ISIC 2024 训练集 | 401,059 张 3D TBP tile |
| IMA++ | 多标注者子集 | 17,684 掩码，14,967 图像 |
| MILK10k | 2025 基准 | 10,480 配对图像 |
| iToBoS | EU H2020 项目 | 16,954 张 3D TBP 皮肤区域 |
| Fitzpatrick 17k | 公平性补充 | 16,577 张含肤色标签 |
| Derm7pt | 结构化推理补充 | 1,011 张含 7 点检查清单 |
| Dermofit | 独立验证集 | 1,300 张含分割掩码 |
| PH2 | 小规模验证 | 200 张高质量 |
| PAD-UFES-20 | 跨人群验证 | 2,200+ 张巴西人群 |
§8.7 生态快照
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ISIC Archive 生态系统 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─ 标准制定 ──────────────────────────────────────────┐ │
│ │ • DICOM 皮肤影像标准 (WG 2017) │ │
│ │ • ISIC-Dx 诊断分类法 (Delphi 共识) │ │
│ │ • Data Dictionary v2.4 (2026-04) │ │
│ │ • 元数据模板 / 隐私框架 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 数据集集合 (57 个) ────────────────────────────────┐ │
│ │ 皮肤镜: HAM10000 / BCN20000 / 病理确认合集(18,133) │ │
│ │ 3D TBP: SLICE-3D(401K) / iToBoS(16,954) │ │
│ │ 多标注者: IMA++(14,967) │ │
│ │ 多模态: MILK10k(10,480) │ │
│ │ 其他: MEL-SELF / 纵向图像 / 特征标注 / DERM12345 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 挑战赛 (7 届) ────────────────────────────────────┐ │
│ │ 2016 (ISBI) → 2017 (ISBI) → 2018 (MICCAI) │ │
│ │ → 2019 (MICCAI) → 2020 (Kaggle/C-MIMI) │ │
│ │ → 2024 (Kaggle/MICCAI) → 2025 (MILK10k) │ │
│ │ 累计: 880,000+ 图像 / 7,000+ 团队 / $130,000+ 奖金 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 工作组 (8 个) ────────────────────────────────────┐ │
│ │ Technology / Technique / Terminology / Privacy │ │
│ │ Metadata-DICOM / AI / Education / Community │ │
│ │ → 10+ 核心论文 / 1000+ 引用 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 研讨会 (10 届) ───────────────────────────────────┐ │
│ │ 2016-2025 @ MICCAI / CVPR / ISBI │ │
│ │ → LNCS / Springer 出版 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 技术基础设施 ──────────────────────────────────────┐ │
│ │ • REST API (api.isic-archive.com) │ │
│ │ • isic-cli (Python CLI, v12.5.2) │ │
│ │ • AWS Open Data 快照 (60GB) │ │
│ │ • Web Gallery + 标注界面 │ │
│ │ • Superpixel 自动分割 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 贡献机构 (9 家) ──────────────────────────────────┐ │
│ │ MSKCC (NYC) / Barcelona / UQ / Vienna / Athens │ │
│ │ MIA (Sydney) / Basel / Alfred (Melbourne) / FNQH │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─ 统计 (截至 2026-07) ───────────────────────────────┐ │
│ │ 注册用户: 10,413 │ │
│ │ 公开图像: 549,571 │ │
│ │ 总图像: 1,203,225 │ │
│ │ 核心论文: 22 │ │
│ │ 引用: 1,000+ │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
§8.8 社区影响
-
学术影响：ISIC 核心论文累计引用 1,000+，HAM10000 单篇引用 4,000+（Google Scholar），是皮肤病 AI 领域被引最高的数据集
-
教育影响：ISIC Archive 作为教学资源，支持皮肤科住院医师培训和 AI 教育课程
-
临床影响：PROVE-AI 前瞻性研究将挑战赛算法推向真实临床验证
-
标准影响：DICOM 皮肤影像标准推动皮肤科影像互操作性
-
产业影响：Canfield Scientific / iToBoS EU 项目等产业合作伙伴推动技术转化
§9 相关资源与引用
§9.1 核心引用
<details>
<summary>BibTeX 引用（点击展开）</summary>
% HAM10000 (Tschandl et al., 2018, Scientific Data)
@article{tschandl2018ham10000,
title={The {HAM10000} dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions},
author={Tschandl, Philipp and Rosendahl, Cliff and Kittler, Harald},
journal={Scientific Data},
volume={5},
pages={180161},
year={2018},
doi={10.1038/sdata.2018.161}
}
% SLICE-3D (Kurtansky et al., 2024, Scientific Data)
@article{kurtansky2024slice3d,
title={{SLICE-3D}: 400,000 skin lesion image crops extracted from 3D total body photography},
author={Kurtansky, Nicholas and others},
journal={Scientific Data},
year={2024},
doi={10.1038/s41597-024-03743-w}
}
% ISIC 2024 Challenge recap (Kurtansky et al., 2025, npj Digital Medicine)
@article{kurtansky2025isic2024,
title={Automated triage of cancer-suspicious skin lesions with 3D total-body photography},
author={Kurtansky, Nicholas and others},
journal={npj Digital Medicine},
year={2025},
doi={10.1038/s41746-025-02070-7}
}
% IMA++ (Abhishek et al., 2025, arXiv)
@article{abhishek2025imaplusplus,
title={{IMA++}: {ISIC} Archive Multi-Annotator Dermoscopic Skin Lesion Segmentation Dataset},
author={Abhishek, Kumar and Kawahara, Jeremy and Hamarneh, Ghassan},
journal={arXiv preprint arXiv:2512.21472},
year={2025},
doi={10.48550/arXiv.2512.21472}
}
% BCN20000 (Hernández-Pérez et al., 2024, Scientific Data)
@article{hernandezperez2024bcn20000,
title={{BCN20000}: Dermoscopic Lesions in the Wild},
author={Hernández-Pérez, C. and Combalia, M. and Podlipnik, S. and others},
journal={Scientific Data},
volume={11},
pages={641},
year={2024},
doi={10.1038/s41597-024-03387-w}
}
% MILK10k (Tschandl et al., 2025, JID)
@article{tschandl2025milk10k,
title={{MILK10k}: Paired dermoscopic and close-up images for skin lesion diagnosis},
author={Tschandl, Philipp and others},
journal={Journal of Investigative Dermatology},
year={2025},
doi={10.1016/j.jid.2025.06.1594}
}
% ISIC 2020 Challenge recap (Kurtansky et al., 2024, JEADV)
@article{kurtansky2024isic2020,
title={ISIC 2020 Challenge recap},
author={Kurtansky, Nicholas and others},
journal={Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology},
year={2024},
doi={10.1111/jdv.20479}
}
% ISIC 2016 Challenge (Gutman et al., 2016)
@misc{gutman2016isic2016,
title={Skin Lesion Analysis toward Melanoma Detection: A Challenge at the International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2016},
author={Gutman, David and Codella, Noel C. F. and Celebi, Emre and others},
year={2016},
doi={10.7910/DVN/DBW86T}
}
</details>
§9.2 官方资源链接
| 资源 | URL |
|---|---|
| ISIC Archive 官方主页 | https://www.isic-archive.com/ |
| API 文档 | https://api.isic-archive.com/api/docs/swagger/ |
| 集合列表 | https://api.isic-archive.com/collections |
| 挑战赛主页 | https://challenge.isic-archive.com/ |
| isic-cli GitHub | https://github.com/ImageMarkup/isic-cli |
| IMA++ GitHub | https://github.com/sfu-mial/IMAplusplus |
| IMA++ Zenodo | https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.14201692 |
| SLICE-3D GitHub | https://github.com/ISIC-Research/2024-challenge-dataset |
| AWS Open Data 快照 | https://registry.opendata.aws/isic-archive/ |
| ISIC 研讨会 | https://workshop.isic-archive.com/ |
| Data Dictionary | https://www.isic-archive.com/data-dictionary |
| ISIC 使命 | https://www.isic-archive.com/mission |
| ISIC 工作组 | https://www.isic-archive.com/working-groups-1/ |
| ISIC 论坛 | https://forum.isic-archive.com/ |
§9.3 许可证说明
ISIC Archive 包含三种 Creative Commons 许可证，按贡献机构分配：
| 许可证 | 适用机构 | 商业使用 | 数据集 |
|---|---|---|---|
| CC-0 | Melanoma Institute Australia | ✅ 允许 | MIA 贡献图像 |
| CC-BY | MSKCC / UQ / UA | ✅ 允许（需署名） | SLICE-3D Permissive |
| CC-BY-NC | Barcelona / Vienna / Basel | ❌ 禁止 | HAM10000 / BCN20000 / SLICE-3D 完整版 |
商业使用注意：SLICE-3D 提供两个版本——完整版（CC-BY-NC，含全部 7 家机构）和 Permissive 版（CC-BY，仅含 4 家许可商业使用的机构，217,477 张图像）。
§9.4 变更日志
| 日期 | 变更 |
|---|---|
| 2026-04-01 | Data Dictionary v2.4 发布，新增 Delphi 共识解剖位置分类法 |
| 2026-03-30 | MEL-SELF 皮肤镜数据集发布（3,008 张，黑色素瘤自我监测试验） |
| 2026-03-05 | IMA++ 数据集发布（14,967 张，17,684 掩码，16 标注者） |
| 2025-10-03 | ISIC-DICM-17K 数据集发布（17,060 张平衡数据集） |
| 2025-08-07 | MILK10k 基准平台开放 |
| 2025-05-15 | iToBoS 3D TBP 数据集发布（16,954 张） |
| 2024-09-06 | ISIC 2024 挑战赛结束（3,410 参赛者，79,008 提交） |
| 2024-08-14 | SLICE-3D 论文发表（Scientific Data） |
| 2024-06-27 | ISIC 2024 挑战赛启动（Kaggle，$80,000） |
§10 AI 使用声明卡
§10.1 AI 内容声明
本页面的技术描述、数据分析和代码示例由 AI 辅助生成，经千方病案医学编辑部交叉审核。所有医学事实基于公开发表的同行评审文献，引用来源已在 §9.1 中列出。
§10.2 输入数据校验
| 校验项 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 数据集名称 | ✅ | ISIC Archive (International Skin Imaging Collaboration Archive) |
| 图像数量 | ✅ | 549,571 公开 / 1,203,225 总计（ISIC 官网，截至 2026-07） |
| 挑战赛历史 | ✅ | 7 届 (2016-2025)，数据来自 ISIC 官网和挑战赛页面 |
| SLICE-3D 细节 | ✅ | 来自 Kurtansky et al., Scientific Data, 2024 全文 |
| IMA++ 细节 | ✅ | 来自 Zenodo + GitHub + arXiv:2512.21472 |
| HAM10000 细节 | ✅ | 来自 Tschandl et al., Scientific Data, 2018 |
| BCN20000 细节 | ✅ | 来自 Hernández-Pérez et al., Scientific Data, 2024 |
| ISIC 2024 结果 | ✅ | 来自 Kaggle 排行榜和 PMC12639164 |
| 许可证信息 | ✅ | 来自各集合 DOI 页面和 ISIC 条款 |
§10.3 页面状态
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