ISIC2018过滤增强数据集
该数据集是一个专门用于皮肤癌识别的医学图像数据集，包含经过过滤和增强处理的皮肤病变图像及其诊断标签，数据模态为皮肤镜图像，主要应用于皮肤癌自动诊断模型开发、医学图像分类算法研究和计算机辅助诊断系统构建等方向。
基本信息
资源简介
ISIC2018过滤增强数据集
【一句话概览】
该数据集名为 cs198-cvmig/isic2018_filtered_augmented，共包含 3 个文件，合计大小 381.1 MB。源站标签显示其规模介于 1 万至 10 万之间，模态涵盖图像与文本，区域为美国（来源 Hugging Face）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《cs198-cvmig/isic2018_filtered_augmented》。源站首次发布：2025-03-30。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 381.11 MB。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/cs198-cvmig/isic2018_filtered_augmented
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("cs198-cvmig/isic2018_filtered_augmented")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/cs198-cvmig/isic2018_filtered_augmented
数据说明
这是一个基于国际皮肤影像协作组（ISIC）2018年皮肤病变数据构建的医学图像数据集，专门用于皮肤癌识别研究。数据集包含经过筛选和增强处理的皮肤病变图像及其对应的诊断标签，分为训练集（13,410个样本）、验证集（144个样本）和测试集（1,080个样本），总计约14,634张图像。数据来源于ISIC公开的皮肤镜图像，经过过滤清洗和图像增强处理，适用于开发皮肤癌自动诊断模型、医学图像分类算法研究以及计算机辅助诊断系统开发等应用场景。
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/cs198-cvmig/isic2018_filtered_augmented
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
