痤疮识别数据集(220人)

该数据集是一个包含220名痤疮患者的图像数据集,数据模态为皮肤病图像,主要用于痤疮的自动识别和严重程度分级研究,支持皮肤病学领域的计算机辅助诊断应用。

kaggle
2023-04-27 更新
浏览 15
痤疮识别皮肤病学

基本信息

大小
2.47 GB
创建/更新时间
2023-04-27

资源简介

该数据集是一个皮肤问题数据集,专注于痤疮识别。数据集包含220名皮肤问题患者的图像数据,这些患者的痤疮严重程度被评估为IGA(研究者整体评估)量表的3-4阶段。数据来源于公开的皮肤科图像采集,主要用于痤疮的自动识别、严重程度分级以及皮肤病学中的计算机辅助诊断研究。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/tapakah68/skin-problems-34-on-the-iga-scale

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使用方式

数据集获取

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("tapakah68/skin-problems-34-on-the-iga-scale")
print("数据已下载至:", path)

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d tapakah68/skin-problems-34-on-the-iga-scale
unzip skin-problems-34-on-the-iga-scale.zip -d skin-problems-34-on-the-iga-scale/

数据说明

该数据集是一个皮肤问题数据集,专注于痤疮识别。数据集包含220名皮肤问题患者的图像数据,这些患者的痤疮严重程度被评估为IGA(研究者整体评估)量表的3-4阶段。数据来源于公开的皮肤科图像采集,主要用于痤疮的自动识别、严重程度分级以及皮肤病学中的计算机辅助诊断研究。

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

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