基于皮肤镜图像与临床元数据的多模态深度学习框架用于黑色素瘤与非黑色素瘤皮肤癌分类
该数据集来自 zenodo.org，对应一项提出多模态深度学习（MMDL）框架的研究，用于分类黑色素瘤与非黑色素瘤皮肤癌（如 SCC 和 BCC）
基本信息
资源简介
基于皮肤镜图像与临床元数据的多模态深度学习框架用于黑色素瘤与非黑色素瘤皮肤癌分类
A Multi-Modal Deep Learning Framework for Classifying Melanoma and Non-Melanoma Skin Cancers Using Dermoscopic Images and Clinical Metadata
该数据集来自 zenodo.org，对应一项提出多模态深度学习（MMDL）框架的研究，用于分类黑色素瘤与非黑色素瘤皮肤癌（如 SCC 和 BCC）。框架结合皮肤镜图像与包含年龄、性别、病变位置等信息的临床元数据，采用双分支 CNN 架构处理视觉特征，并并行编码结构化元数据。数据集仅含 1 个文件（Comparative Analysis.xlsx），可用于皮肤癌分类相关的对比分析或方法验证（来源 Zenodo，cc-by-4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-05-28。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：高效、及时地识别皮肤癌，尤其是非黑色素瘤和黑色素瘤类型，如鳞状细胞癌（SCC）和基底细胞癌（BCC），对于可靠、高效的治疗和改善患者预后至关重要。另一方面，传统诊断技术主要依赖图像采集过程中的皮肤镜判读，这可能是主观的且容易不准确。本研究提出了一种多模态深度学习（MMDL）框架，该框架利用临床元数据和皮肤镜图片（包含年龄、性别和病变位置等信息）来改进皮肤癌分类，以评估这些具有挑战性的问题。该建议方案的双分支设计使用卷积神经网络（CNN）处理视觉特征。因此，组织化、对齐且结构化的元数据使用并行的 Multi
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 10.01 KB。数据集 DOI：10.5281/zenodo.15535883。
【主题与分类】
主题标签：皮肤癌、黑色素瘤、非黑色素瘤、多模态深度学习、皮肤镜图像、临床元数据、肿瘤分类。本站分类：肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/15535883
使用许可：cc-by-4.0。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
curl -L -o "Comparative Analysis.xlsx" "https://zenodo.org/api/records/15535883/files/Comparative%20Analysis.xlsx/content"
文件清单
Comparative Analysis.xlsx（0.0 MB）
数据集大小约 10.0 KB。
数据说明
高效、及时地识别皮肤癌，尤其是非黑色素瘤和黑色素瘤类型，如鳞状细胞癌（SCC）和基底细胞癌（BCC），对于可靠、高效的治疗和改善患者预后至关重要。另一方面，传统诊断技术主要依赖于图像采集过程中的皮肤镜判读，这可能是主观的且容易产生不准确性。本研究提出了一种多模态深度学习（MMDL）框架，该框架结合临床元数据和包含年龄、性别及病变位置等信息的皮肤镜图像，以改进皮肤癌分类，从而评估此类具有前景的挑战。该建议方案的双分支架构采用卷积神经网络（CNN）处理视觉特征。因此，结构化、对齐且组织良好的元数据通过并行的多层感知机（MLP）进行编码。为了获取互补信息，随后进行特征融合。
尽管如此，本研究使用HAM10000数据集对所提出的解决方案进行训练和分析，在多个类别上取得了93.4%的总体准确率、91.7%的F1分数、93.6%的特异性和90.5%的敏感性。这些类别包括黑色素瘤、良性病变、鳞状细胞癌（SCC）和基底细胞癌（BCC）。对所提出解决方案的分析表明，与单模态方法相比，其在关键参数上的分类性能平均提高了5-8%。除临床意义外，本研究还探讨了提高皮肤癌检测准确性的伦理重要性，尤其是当相关决策影响患者尊严、知情医疗以及黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的负责任使用时。
许可
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