三种在体显微成像技术诊断色素性肿瘤的比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06046144

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：基底细胞癌、恶性雀斑样痣、黑色素瘤、痣、脂溢性角化病、雀斑。多项研究已证实它们在黑色素细胞肿瘤体内诊断中的价值，但尚未对这些方法进行比较。在我们目前的实践中，许多患者已受益于这三种成像方式对良恶性病变的检测。因此，我们的目标是分析这些图像，并比较它们在良恶性色素性病变诊断中的性能。

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。