ISIC25TO35皮肤癌影像对话数据集
该数据集包含来自ISIC的皮肤癌影像数据及相应元数据，并在此基础上生成了模拟医患对话文本，主要模态为医学图像与对话文本的结合。它主要用于支持皮肤癌辅助诊断领域的对话系统研究，能够帮助开发基于自然语言交互的AI医疗助手，应用于临床问答、患者教育及远程医疗咨询等场景。
基本信息
资源简介
ISIC25TO35皮肤癌影像对话数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《WinterSchool/ISIC25TO35》。源站首次发布：2024-02-28。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset is made using raw data from ISIC(The International Skin Imaging Collaboration) an academia and industry partnership designed to use digital skin imaging to help reduce skin cancer mortality. For each image in the original raw dataset we used the associated metadata to generate a simulated conversation about the image between a user and a chatbot
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 1.76 GB。
【主题与分类】
主题标签：task_categories:question-answering、language:en、size_categories:n<1K、format:parquet、modality:image、modality:text、library:datasets、library:dask、library:mlcroissant、library:polars。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/WinterSchool/ISIC25TO35
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-03-04，引用时请注意版本时效。
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("WinterSchool/ISIC25TO35")
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/WinterSchool/ISIC25TO35
数据说明
该数据集基于国际皮肤影像协作组织（ISIC）的皮肤癌影像数据构建，ISIC是一个旨在通过数字皮肤影像技术降低皮肤癌死亡率的学术与行业合作平台。数据集包含皮肤病变影像及其相关元数据，并在此基础上生成了模拟的用户与聊天机器人之间的对话内容，每段对话围绕特定皮肤影像展开讨论。该数据集主要用于支持医学人工智能对话系统的开发，特别是在皮肤癌辅助诊断、患者教育、远程医疗咨询等场景下的自然语言交互研究。
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。
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。
