PH2 皮肤镜图像数据库
肿瘤领域图像公开数据集，来源：fc.up.pt。
基本信息
资源简介
PH2 皮肤镜图像数据库
【一句话概览】
PH² 数据库是为皮肤镜图像分割与分类算法的研究与基准测试而建立的。图像采集自葡萄牙马托西纽什 Pedro Hispano 医院皮肤科，使用 Tuebinger Mole Analyzer 系统在相同条件下以 20 倍放大获得，为 8 位 RGB 彩色图像，分辨率 768x560 像素。数据库共含 200 幅黑素细胞病变皮肤镜图像，包括 80 幅普通痣、80 幅非典型痣和 40 幅黑色素瘤，并提供病变医学分割、临床与组织学诊断及多项皮肤镜标准评估等医学标注（来源 fc.up.pt）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《PH² Database》。
【数据内容】
源站原始描述：The increasing incidence of melanoma has recently promoted the development of computer-aided diagnosis systems for the classification of dermoscopic images. The PH² dataset has been developed for research and benchmarking purposes, in order to facilitate comparative studies on both segmentation and classification algorithms of dermoscopic images. PH² is a dermoscopic image database acquired at the Dermatology Service of Hospital Pedro Hispano, Matosinhos, Portugal. The dermoscopic images were ob…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：近年来，黑色素瘤发病率的上升促进了用于皮肤镜图像分类的计算机辅助诊断系统的发展。PH²数据集旨在服务于研究与基准测试目的，以便于对皮肤镜图像的分割与分类算法进行比较研究。PH²是一个皮肤镜图像数据库，采集自葡萄牙马托西纽什的佩德罗·伊斯帕诺医院皮肤科服务部。这些皮肤镜图像是在相同条件下，通过Tuebinger Mole Analyzer系统以20倍放大率在佩德罗·伊斯帕诺医院（葡萄牙马托西纽什）皮肤科服务部获取的。它们是8位RGB彩色图像，分辨率为768x560像素。该图像数据库共包含200幅黑素细胞病变的皮肤镜图像，其中包括80例普通痣、80例非典型痣和40例黑色素瘤。PH²数据库包含了所有图像的医学注释，即病变的医学分割、临床与组织学诊断以及对若干皮肤镜标准（颜色；色素网络；点/球状体；条纹；退化区域；蓝白色幕）的评估。
【主题与分类】
主题标签：dermoscopy、melanoma、melanocytic lesions、skin、segmentation、classification、image database、8-bit RGB、768x560。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.fc.up.pt/addi/ph2%20database.html
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。
暂未开放有偿下载
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
源站：https://www.fc.up.pt/addi/ph2%20database.html
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:
数据说明
包含200张黑素细胞病灶皮肤镜图像、分割掩膜、诊断标签和皮肤镜结构标注。
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。
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