二分类皮肤癌数据集
该数据集包含皮肤镜图像，用于将皮肤病变二分类为良性与恶性，共6482张图像，其中良性3404张、恶性3078张。图像来自公开皮肤科图像来源，并经过去重、标签核查与质量过滤等预处理
基本信息
资源简介
二分类皮肤癌数据集
Binary_Skin_Cancer_Dataset
该数据集包含皮肤镜图像，用于将皮肤病变二分类为良性与恶性，共6482张图像，其中良性3404张、恶性3078张。图像来自公开皮肤科图像来源，并经过去重、标签核查与质量过滤等预处理。数据集面向皮肤癌自动检测、医学图像分析与深度学习诊断系统研究，可用于机器学习模型的训练、验证与评估，服务于计算机辅助诊断与皮肤科AI应用研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-03-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含皮肤镜图像，用于将皮肤病变二分类为良性与恶性类别。其整理目的是支持皮肤癌自动检测、医学图像分析和基于深度学习的诊断系统研究。数据集包含经过清洗和组织的皮肤镜图像，适合用于机器学习模型的训练、验证和评估。最终数据集包含6482张图像，其中良性样本3404张、恶性样本3078张。图像整理自公开可用的皮肤科图像来源，并应用了去重、标签核查和质量过滤等预处理步骤，以提高数据集的一致性和可靠性。该数据集旨在用于计算机辅助诊断、皮肤癌分类以及皮肤科AI应用的研究。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 979.23 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.31641331.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Dermatology。主题标签：皮肤癌检测、皮肤镜图像、深度学习、医学图像分类、皮肤科、良性恶性分类。本站分类：肿瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Dermatology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Binary_Skin_Cancer_Dataset/31641331
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Singh, Suraj (2026). Binary_Skin_Cancer_Dataset. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Binary_Skin_Cancer_Dataset
- DOI：10.6084/m9.figshare.31641331.v1
- 发布日期：2026-03-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：979.23 MB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Binary_Skin_Cancer_Dataset/31641331
命令行下载
curl -L -o "Skin_Cancer_Train.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/62629978"
文件清单
Skin_Cancer_Train.zip（979.23 MB）
文件总体积 979.23 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
该数据集包含皮肤镜图像，用于将皮肤病变二分类为良性和恶性类别。该数据集经过整理，以支持自动化皮肤癌检测、医学图像分析和基于深度学习的诊断系统研究。数据集包含经过清洗和组织的皮肤镜图像，适用于机器学习模型的训练、验证和评估。
最终数据集包含6482张图像，其中3404张为良性样本，3078张为恶性样本。这些图像来自公开可用的皮肤病学图像来源，并应用了重复图像去除、标签检查和质量过滤等预处理步骤，以提高数据集的一致性和可靠性。
该数据集旨在用于计算机辅助诊断、皮肤癌分类以及皮肤病学中人工智能应用的研究目的。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.31641331.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/Binary_Skin_Cancer_Dataset/31641331）。
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