皮肤癌

皮肤癌是起源于表皮及附属器细胞的恶性肿瘤,主要包括非黑色素瘤性皮肤癌和黑色素瘤,以基底细胞癌和鳞状细胞癌最为常见。其发病与紫外线暴露、遗传易感性及免疫抑制等因素密切相关,长期日光暴露部位出现持续存在或缓慢增大的结节、溃疡或色素性皮损为典型表现。诊断依赖皮肤镜检查及组织病理活检,明确分型和浸润深度。治疗以手术切除为主,其中Mohs显微外科技术可提升切缘阴性率与组织保留率;晚期或转移性病变可采用放疗、靶向治疗及免疫检查点抑制剂。皮肤癌大规模筛查、影像智能识别及分子分型研究,正推动个体化诊疗与专病数据库建设。

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共 1124 个数据集

Fitz Selected:面向域自适应研究的七类皮肤病变子集

Fitz Selected:面向域自适应研究的七类皮肤病变子集

图像分类皮肤癌皮肤病变分类无监督域自适应ISIC 2019Fitzpatrick17k肿瘤

该数据集名为 Fitz Selected,是 Fitzpatrick17k 数据集的一个精选子集,包含与 ISIC 2019 分类体系对齐的七类皮肤病变图像

来源Zenodo
大小0.198870691 GB
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皮肤病变与健康皮肤10类目标检测数据集(YOLO标注)

皮肤病变与健康皮肤10类目标检测数据集(YOLO标注)

图像目标检测皮肤癌肿瘤目标检测ISICYOLO皮肤病变

主题标签:皮肤癌、肿瘤、目标检测、ISIC、YOLO、皮肤病变。本数据集为肿瘤领域公开数据集,由Zenodo提供,主题涵盖皮肤癌。

来源Zenodo
大小3.542179557 GB
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I+NIR-SC-UFES:用于皮肤癌的多模态图像与近红外光谱数据集-75717

I+NIR-SC-UFES:用于皮肤癌的多模态图像与近红外光谱数据集-75717

图像分类Artificial IntelligenceSkin CancerNear Infrared SpectroscopyCancer ResearchClinical Imaging

I+NIR-SC-UFES 是一个用于皮肤癌研究的图像与近红外光谱多模态数据集,采集历时约一年,包含 774 个图像—光谱配对样本

来源Mendeley Data
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32类精选皮肤病图像数据集

32类精选皮肤病图像数据集

图像分类Biomedical EngineeringFOS: Medical engineeringData MiningImage Processing

该数据集为精选的皮肤病图像集合,共包含32个类别,图像来源于Kaggle上的两个公开数据集,涵盖临床与皮肤镜图像。类别包括光化性角化病、基底细胞癌、黑色素瘤、痣、正常皮肤以及多种感染性、炎症性和罕见皮肤病

来源Mendeley Data
浏览5
I+NIR-SC-UFES:用于皮肤癌的多模态图像与近红外光谱数据集

I+NIR-SC-UFES:用于皮肤癌的多模态图像与近红外光谱数据集

图像分类Artificial IntelligenceSkin CancerNear Infrared SpectroscopyCancer ResearchClinical Imaging

I+NIR-SC-UFES 是一个用于皮肤癌研究的图像与近红外光谱多模态数据集,采集历时约一年,包含 774 个图像—光谱配对样本

来源Mendeley Data
大小0.76012771 GB
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Segmented HAM10000 数据集(预处理版)

Segmented HAM10000 数据集(预处理版)

医学影像图像分割Medicine, Health and Life SciencesDermatoscopy

Segmented HAM10000 数据集源自原始 HAM10000,由 U.V.Patel 工程学院学生与 BISAG-N 实习期间完成预处理,包含 10,015 张皮肤镜图像,每张图像均经过分割处理

来源Harvard Dataverse
大小0.036204367 GB
浏览5
DERM12345:包含40个子类的大型多源皮肤镜皮损数据集

DERM12345:包含40个子类的大型多源皮肤镜皮损数据集

图像分类Computer and Information ScienceMedicine, Health and Life SciencesDermatoscopySkin LesionSkin Cancer

DERM12345 是一个包含 12,345 张皮肤镜图像、覆盖 40 个皮损子类的大型多源数据集,采集自土耳其,涵盖欧洲与亚洲过渡地带的不同皮肤类型

来源Harvard Dataverse
大小6.563916914 GB
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FLUO-SC:智能手机采集的皮肤病变荧光图像数据集-75693

FLUO-SC:智能手机采集的皮肤病变荧光图像数据集-75693

图像分类CancerSkin CancerFluorescence ImagingSkin LesionClinical Imaging

FLUO-SC 是一个面向皮肤病变研究的图像数据集,历时约一年构建,包含 1,563 例临床图像(CLI)样本与 1,563 例荧光(FLUO)样本

来源Mendeley Data
大小2.177141988 GB
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FLUO-SC:智能手机采集的皮肤病变荧光图像数据集

FLUO-SC:智能手机采集的皮肤病变荧光图像数据集

图像分类CancerSkin CancerFluorescence ImagingSkin LesionClinical Imaging

FLUO-SC 是一个面向皮肤病变研究的图像数据集,历时约一年构建,包含 1,563 例临床图像(CLI)样本与 1,563 例荧光(FLUO)样本

来源Mendeley Data
大小2.177141988 GB
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DermatoNet-TelessaudeRS 皮肤病变数据集

DermatoNet-TelessaudeRS 皮肤病变数据集

医学影像分类DermatologySkin Lesion

DermatoNet-TelessaudeRS 是一个由智能手机拍摄的皮肤病变图像数据集,包含 1,719 张图像及配套结构化临床元数据,采集自巴西 TelessaúdeRS 远程皮肤病学服务,覆盖 2017 年 2 月至 2019 年 5 月的问诊病例

来源Mendeley Data
大小0.028985554 GB
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黑色素瘤细胞系转录组与表观基因组图谱

黑色素瘤细胞系转录组与表观基因组图谱

基因组分类GPL167919606

该数据集来自 NCBI,包含黑色素瘤细胞系的全基因组转录组与表观基因组图谱,用于研究肿瘤表观遗传可塑性与非遗传性治疗适应耐药之间的机制关系

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利用人工智能帮助医生识别不同皮肤状况并改善患者护理

利用人工智能帮助医生识别不同皮肤状况并改善患者护理

图像分类DermatitisMelanoma (Skin Cancer)AlopeciaUrticariaGranuloma AnnulareSeborrheic KeratosesHerpesTineaPsoriasisOnychomychosisAcnePressure Ulcer (PU)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为利用人工智能辅助医生识别不同皮肤状况。研究采用前瞻性观察与横断面自身对照设计,并使用 Multi-Reader Multi-Case (MRMC) 框架评估 Computer-Aided Diagnosis (CAD) 对临床医生诊断表现的影

来源AI Labs Group S.L
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