Cancer-Net SCa-Synth

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Cancer-Net SCa-Synth是由滑铁卢大学开发并公开发布的合成二维皮肤病变图像数据集，专门用于皮肤癌分类研究。该数据集包含10,000张合成图像，其中5,000张为良性皮肤癌图像，5,000张为恶性皮肤癌图像，实现了类别的均衡分布。数据集的构建采用了Stable Diffusion模型结合DreamBooth训练器的方法：首先使用300张真实良性图像和300张真实恶性图像分别训练模型，然后各生成5,000张高质量的合成图像。该数据集主要应用于计算机辅助诊断（CAD）领域，旨在通过合成数据解决真实数据集中常见的类别不平衡问题，从而提升机器学习模型在皮肤癌自动检测与分类任务中的性能和泛化能力。