SNU黑色素瘤数据集与Quiz

SNU黑色素瘤皮肤镜图像数据集及AI与医生对比测试Quiz,含2201张图像和174种疾病分类。

figsharefigshare
DataCite Commons
2022-12-15 更新
浏览 20
医学影像melanomadeep learningvalidation datasetAI DermatologyModel DermatologyModel Melanomaskin cancerDermatology
SNU dataset + Quiz

基本信息

模态
医学影像
大小
0.414309983 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2022-12-15
版本
v12

资源简介

SNU黑色素瘤数据集与Quiz

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的影像数据集,收录 8 个文件、合计 414.31 MB,主题涵盖 melanoma、deep learning、validation dataset、AI Dermatology、Model Dermatology,可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测,CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《SNU dataset + Quiz》。源站首次发布:2022-12-15。

【数据内容】

源站原始描述:1. SNU_thumbnail100.zip SNU Dataset 2201 images; thumbnail Red rectangle - diagnosed by biopsy Black rectangle - diagnosed by clinical impression 2. quiz.zip SNU Dataset; Quiz for AI and Dermatologist 240 images; SNU dataset QUIZ.pdf ANSWER.xlsx doctor.xlsx doctor_AI.xlsx public.xlsx public_AI.xlsx The exact diagnosis is listed in QUIZ_240_answer.txt 3. quiz2201.zip SNU Dataset; Quiz for AI and Dermatologist 2201 images; thumbnail (1.jpg ~ 36.jpg) quiz2201.xlsx quiz2201_AI.xlsx answer.ods 4. dis…

【数据结构与技术规格】

文件数 8 个,合计 414.31 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.6454973.v12。

【主题与分类】

源站学科分类:Dermatology。主题标签:melanoma、deep learning、validation dataset、AI Dermatology、Model Dermatology、Model Melanoma、skin cancer、Dermatology。

【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://figshare.com/articles/dataset/SNU_SNU_MELANOMA_and_Reddit_dataset_Quiz/6454973

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Han, Seung Seog (2019). SNU dataset + Quiz. figshare. Dataset

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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(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "SNU_thumbnail100.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/12183530"
curl -L -o "quiz.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/12349430"
curl -L -o "quiz2201.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/13570145"
curl -L -o "disease code_with_ICD10.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/13755338"
curl -L -o "SUPPLEMENTARY dataset.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/15025886"
curl -L -o "quiz_240_answer.txt" "https://ndownloader.figshare.com/files/23207351"
curl -L -o "readertest240.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/29145423"
curl -L -o "readertest_statistics.ods" "https://ndownloader.figshare.com/files/38558786"

文件清单

  • SNU_thumbnail100.zip(8.88 MB)
  • quiz.zip(393.24 MB)
  • quiz2201.zip(10.21 MB)
  • disease code_with_ICD10.xlsx(17.12 KB)
  • SUPPLEMENTARY dataset.zip(1.86 MB)
  • quiz_240_answer.txt(14.93 KB)
  • readertest240.xlsx(12.22 KB)
  • readertest_statistics.ods(69.43 KB)

文件总体积 414.31 MB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

  1. SNU_thumbnail100.zip

SNU Dataset

2201 images; thumbnail

Red rectangle - diagnosed by biopsy

Black rectangle - diagnosed by clinical impression

  1. quiz.zip

SNU Dataset; Quiz for AI and Dermatologist

240 images; SNU dataset

QUIZ.pdf

ANSWER.xlsx

doctor.xlsx

doctor_AI.xlsx

public.xlsx

public_AI.xlsx

The exact diagnosis is listed in QUIZ_240_answer.txt

  1. quiz2201.zip

SNU Dataset; Quiz for AI and Dermatologist

2201 images; thumbnail (1.jpg ~ 36.jpg)

quiz2201.xlsx

quiz2201_AI.xlsx

answer.ods

  1. disease code_with_ICD10

174 disease classes for the model training

  1. SUPPLEMENTARY dataset

Validation dataset that used to draw Figure S1

151 images; thumbnail

Breslow thickness

Edinburgh dataset

Edinburgh dermofit image library is a commercial library.;

https://licensing.edinburgh-innovations.ed.ac.uk/i/software/dermofit-image-library.html

#2021.8.16

The reader test result (21 dermatologists and 23 laypersons) using the 240 images was added. - readertest240.xlsx

#2022.12.15

TP / TN / FP / FN of the reader test (21 dermatologists + 26 GP + 23 laypersons) was added - readertest_statistics.xlsx

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.6454973.v12(source: https://figshare.com/articles/dataset/SNU_SNU_MELANOMA_and_Reddit_dataset_Quiz/6454973)。

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