黑色素瘤诊断竞赛数据集
该数据集是一个专注于皮肤黑色素瘤诊断的医学影像数据集，包含皮肤镜图像或临床照片等模态的影像数据，主要用于支持机器学习模型在皮肤癌早期检测中的算法开发、性能评估及计算机辅助诊断研究，适用于医疗人工智能和医学影像分析领域。
基本信息
资源简介
黑色素瘤诊断竞赛数据集
【一句话概览】
该数据集来自 safescanai/competition-dataset-melanoma-1，共包含 1 个文件，合计大小 4.6 MB。源站标签显示其规模类别为 n<1K，格式为 imagefolder，模态为 image，并涉及 datasets、mlcroissant 两个库，地区为 us（来源 Hugging Face）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《safescanai/competition-dataset-melanoma-1》。源站首次发布：2025-04-01。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 4.62 MB。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/safescanai/competition-dataset-melanoma-1
【使用注意】
· 源站最后修改于 2025-07-16，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("safescanai/competition-dataset-melanoma-1")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/safescanai/competition-dataset-melanoma-1
数据说明
该数据集是Safe Scan AI项目下的一个公开医学影像数据集，专注于皮肤黑色素瘤的诊断研究。数据集主要包含用于黑色素瘤检测和分类的医学影像数据，可能涉及皮肤镜图像或临床照片等模态。作为竞赛数据集，它旨在支持机器学习模型在皮肤癌早期诊断中的性能评估与算法开发，适用于计算机辅助诊断、医学影像分析和人工智能医疗应用研究。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/safescanai/competition-dataset-melanoma-1
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