头颈部斑疹的临床与皮肤镜分诊：反射式共聚焦显微镜在2006个病灶前瞻性研究中的作用

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/tm9g4r5jhz.1

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 9.0 MB。

数据说明

该数据集包含一项前瞻性多中心研究的去标识化病变级数据，该研究评估了将反射式共聚焦显微镜（RCM）与临床及皮肤镜检查相结合，用于管理头颈部可疑扁平色素性或部分色素性斑疹的临床影响。该研究纳入了801例患者的2,006个病变，这些患者在2017年11月至2020年2月期间于意大利北部的三个专业皮肤病学中心接受评估。该数据集包括人口统计学和病变相关变量、解剖位置、临床-皮肤镜诊断类别、估计恶性风险、RCM诊断、影像学检查方式之间的一致或不一致、管理策略、可获得时的组织病理学诊断，以及对保守管理病变的随访结局。诊断类别包括痣、日光性黑子、脂溢性角化病、扁平苔藓样角化病、其他良性病变、光化性角化病、恶性雀斑样痣/恶性雀斑样痣黑色素瘤、基底细胞癌和鳞状细胞癌。

这些数据支持对诊断性能、方法学一致性、RCM后病变分类变化、需切除数量、组织病理学结果以及在皮肤镜和RCM均视为良性的病变中残留恶性肿瘤风险的分析。该数据集旨在促进透明度、可重复性，并推动对美容敏感解剖区域中临床棘手病变的非侵入性诊断路径的进一步研究。

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。