PROVe-AI
前瞻性临床验证数据集，包含皮肤镜图像及黑色素瘤诊断数据，用于评估AI算法预测准确性。
基本信息
资源简介
PROVe-AI
【一句话概览】
本数据集是 ISIC Archive 公开的影像数据集，收录 576276 张影像，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ 许可开放获取。
【数据集背景】
源站首次发布：2022。
【数据内容】
源站原始描述：We conducted a prospective, observational clinical validation study to assess the diagnostic accuracy of the AI algorithm (ADAE) in predicting melanoma from dermoscopy skin lesion images. Patients who had consented for a skin biopsy to exclude melanoma were eligible. All lesions underwent biopsy
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们开展了一项前瞻性、观察性临床验证研究，以评估AI算法（ADAE）根据皮肤镜皮肤病变图像预测黑色素瘤的诊断准确性。已同意接受皮肤活检以排除黑色素瘤的患者符合条件。所有病变均接受了活检。
【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://api.isic-archive.com/doi/prove-ai/
使用许可：https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/。
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
源站：https://api.isic-archive.com/doi/prove-ai/
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（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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