ISIC 2019 皮肤病变图像数据集
该数据集为 ISIC 2019 挑战赛的训练数据，已包含 2017 与 2018 年的数据，共 25,331 张皮肤镜图像，覆盖九种诊断类别，包括黑色素瘤、黑色素细胞痣、基底细胞癌、光化性角化病、良性角化病、皮肤纤维瘤、血管病变、鳞状细胞癌及以上皆非
基本信息
资源简介
ISIC 2019 皮肤病变图像数据集
Skin Lesion Images for Melanoma Classification
该数据集为 ISIC 2019 挑战赛的训练数据，已包含 2017 与 2018 年的数据，共 25,331 张皮肤镜图像，覆盖九种诊断类别，包括黑色素瘤、黑色素细胞痣、基底细胞癌、光化性角化病、良性角化病、皮肤纤维瘤、血管病变、鳞状细胞癌及以上皆非。数据可用于皮肤镜图像的分类研究，帮助区分不同皮肤病变类型，适用于黑色素瘤等皮肤癌的识别与诊断建模（来源 Kaggle，Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-05-28。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：关于此数据集 > 此数据集包含 ISIC 2019 挑战赛 的训练数据，请注意它 已包含前几年（2018 和 2017）的数据。 > ISIC 2019 数据集包含 25,331 张图像，可用于在 九种不同的诊断类别 中对皮肤镜图像进行分类： - 黑色素瘤 - 黑色素细胞痣 - 基底细胞癌 - 光化性角化病 - 良性角化病（日光性黑子 / 脂溢性角化病 / 扁平苔藓样角化病） - 皮肤纤维瘤 - 血管病变 - 鳞状细胞癌 - 以上皆非 如何使用此数据集 > - 合并外部数据，作者 Alex Shonenkov - 更多数据集 版权与署名 如果您在研究中使用此数据集，请注明作者 > Cit
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 2.40 MB。
【主题与分类】
主题标签：arts and entertainment、cancer、health、health conditions、healthcare。本站分类：肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/isic-2019
使用许可：Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://kaggle.com/datasets/andrewmvd/isic-2019
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 9.80 GB。
数据说明
Skin Lesion Images for Melanoma Classification Larxel · Updated 6 years ago Usability 9.4 · 25335 Files (other, CSV) · 10 GB · 24.3K downloads · 161 notebooks arrow_drop_up 226 Gold more_horiz
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。
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