匿名痤疮面部数据集
该数据集是一个包含1473张高分辨率（1024x1024）痤疮面部图像的数据集，通过StyleGAN2算法生成，覆盖轻度、中度和重度痤疮严重程度，数据模态为图像；主要用于支持深度学习模型在痤疮自动诊断、严重程度分类及治疗评估方面的研究，同时可应用于医学教育和临床辅助场景。
基本信息
资源简介
该数据集是一个专为生物医学领域设计的匿名痤疮面部图像数据集，旨在解决病理人脸图像数据不足的问题。它包含1473张高分辨率（1024x1024）的痤疮面部图像，涵盖轻度、中度和重度痤疮严重程度。数据集通过结合ACNE04数据集和谷歌图像的原始数据，利用StyleGAN2算法生成，并经过深度学习预处理和增强，确保了图像质量和多样性。该数据集主要用于支持深度学习模型的训练与验证，推动痤疮自动诊断、严重程度评估及治疗研究，同时也可用于医学教育和临床辅助应用。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集说明
匿名痤疮面部数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2211.04214v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:It is well known that the performance of any classification model is effective if the dataset used for the training process and the test process satisfy some specific requirements. In other words, the more the dataset size is large, balanced, and representative, the more one can trust the proposed model's effectiveness and, consequently, the obtained results. Unfortunately, large-size anonymous datasets are generally not publicly available in biomedical applications, especially those dealing with pathological human face images. This concern makes using deep-learning-based approaches challenging to deploy and difficult to reproduce or verify some published results. In this paper, we suggest an efficient method to generate a realistic anonymous synthetic dataset of human faces with the attributes of acne disorders corresponding to three levels of severity (i.e. Mild, Moderate and Severe). Therefore, a specific hierarchy StyleGAN-based algorithm trained at distinct levels is considered. To evaluate the performance of the proposed scheme, we consider a CNN-based classification system, trained using the generated synthetic acneic face images and tested using authentic face images. Consequently, we show that an accuracy of 97,6% is achieved using InceptionResNetv2. As a result, this work allows the scientific community to employ the generated synthetic dataset for any data processing application without restrictions on legal or ethical concerns. Moreover, this approach can also be extended to other applications requiring the generation of synthetic medical images. W
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