瘢痕图像数据集
该数据集是一个包含痤疮瘢痕图像的医学图像数据集，主要收集了胸部与背部常见的凸起型瘢痕图像，数据模态为皮肤表面图像，适用于皮肤病学领域的图像分析研究，可用于瘢痕的自动识别、分类及严重程度评估等计算机视觉任务，支持痤疮后遗瘢痕的诊断与治疗辅助应用。
基本信息
资源简介
该数据集是一个包含痤疮瘢痕图像的医学图像数据集，主要收集了胸部与背部常见的痤疮瘢痕图像，这些瘢痕通常表现为高于皮肤表面的凸起形态。数据来源于Kaggle平台，由用户公开分享，适用于皮肤病学领域的图像分析研究，可用于瘢痕识别、分类、严重程度评估等计算机视觉任务，支持痤疮后遗瘢痕的自动诊断与治疗辅助研究。
下载信息
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需登录公开下载
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暂未开放有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
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("nayanchaure/face-scar")
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 nayanchaure/face-scar
unzip face-scar.zip -d face-scar/
数据说明
该数据集是一个包含痤疮瘢痕图像的医学图像数据集，主要收集了胸部与背部常见的痤疮瘢痕图像，这些瘢痕通常表现为高于皮肤表面的凸起形态。数据来源于Kaggle平台，由用户公开分享，适用于皮肤病学领域的图像分析研究，可用于瘢痕识别、分类、严重程度评估等计算机视觉任务，支持痤疮后遗瘢痕的自动诊断与治疗辅助研究。
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。
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