人工智能算法在黑色素瘤诊断中应用的全面综述
关于人工智能在黑色素瘤诊断中应用的综述数据集，涵盖算法分析与应用现状。
基本信息
资源简介
人工智能算法在黑色素瘤诊断中应用的全面综述
【一句话概览】
该综述指出，黑色素瘤是致命的皮肤癌，全球健康风险显著且发病率上升。AI工具用于皮肤科黑色素瘤检测，有助于满足准确高效诊断需求。文章分析多项研究，审视AI、机器学习与深度学习在黑色素瘤识别中的应用现状，显示这些技术可能优于传统方法并提供救命诊断，其中卷积神经网络的使用可能彻底革新皮肤科诊断（来源 Dataverse）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Algorithms and Applications in Melanoma Diagnosis》。源站首次发布：2024-04-15。
【数据内容】
源站原始描述：Melanoma, a lethal form of skin cancer, poses a significant health risk worldwide with rising incident rates. The usage of Artificial Intelligence (AI) tools in dermatology for melanoma detection can help curb the demand for accurate and efficient diagnosis of the disease. This review examines the current state of AI, Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL) applications in the identification of melanomas through the analysis of various studies that have demonstrated the potential of these…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 309.28 KB。数据集 DOI：doi:10.7910/DVN/3NS35J。
【主题与分类】
主题标签：Machine Learning、Deep Learning、Melanoma、Skin Cancer、Dermatology、Engineering。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/3NS35J
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/3NS35J
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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