痤疮患者临床与超声图像数据集（PUMCH）
该数据集包含一名痤疮患者治疗前后的临床图像和超声影像数据，具体包括面部病变的临床照片、超声扫描图像以及病变示意图等多模态医学数据，主要用于痤疮的临床分级研究、治疗前后疗效对比分析、超声影像在皮肤病评估中的应用探索，以及相关医学人工智能模型的训练与验证。
基本信息
资源简介
痤疮患者临床与超声图像数据集（PUMCH）
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Acne vlugaris (pumch)》。源站首次发布：2022-02-24。
【数据内容】
源站原始描述：A 21-year-old male patient with acne vulgaris before and after treatment. A. Multiple nodules and cysts were seen on the face. B. After taking 20 mg/d of oral isotretinoin and 1 g/d of erythromycin, the lesions improved significantly, and cysts and nodules were both disappeared. C. The most severe lesion before treatment was cyst, and the clinical grading was severe (Grade Ⅳ). D. The most severe lesion after treatment was inflammatory papule with a clinical grading of Grade Ⅱ. E. Pre-treatment ul…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.06 MB。数据集 DOI：10.17632/wz6s5fyp96.1。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/wz6s5fyp96
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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
源站：https://data.mendeley.com/datasets/wz6s5fyp96
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含一名21岁男性痤疮患者治疗前后的临床与超声图像数据。数据集包含患者面部病变的临床照片、超声图像及示意图，记录了口服异维A酸和红霉素治疗前后的病情变化。数据展示了从严重痤疮（临床分级Ⅳ级）到治疗后改善（分级Ⅱ级）的全过程，同时提供了超声影像学评估（SSSA分级）。该数据集适用于皮肤病学研究、痤疮治疗疗效评估、医学影像分析以及机器学习在皮肤病诊断中的应用。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
