基底细胞癌模拟黑色素瘤的异常皮肤镜模式

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/yjtk6s2jv5

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一项回顾性、多中心比较研究，旨在分析基底细胞癌（BCC）与黑色素瘤（MM）在皮肤镜下的异常模式。数据集包含146例基底细胞癌和76例黑色素瘤的皮肤镜图像及临床数据，重点关注非面部、不典型的基底细胞癌（满足至少一项七点检查表标准）和具有至少一项BCC标准的黑色素瘤。研究通过观察皮肤镜特征（如非典型血管模式、白色-红色无结构区域、多发性蓝灰色球状结构等），开发了一个诊断评分系统，并利用层次分析定义了病变聚类。该数据集主要用于皮肤癌的鉴别诊断研究，特别是提高基底细胞癌与黑色素瘤的区分准确性和诊断信心，适用于皮肤镜图像分析、计算机辅助诊断和临床决策支持等领域。

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。