色素性皮肤病临床和病理图像数据库
该数据集包含约50种色素性皮肤病的近600张临床图像和组织病理图像，以及相关的临床症状、体征和实验室检查等文本资料，数据模态涵盖图像和文本，主要用于皮肤病诊断、病理学研究、医学教育及人工智能辅助诊断系统的开发与验证。
基本信息
资源简介
色素性皮肤病临床和病理图像数据库
【一句话概览】
色素性皮肤病临床和病理图像数据库收录约50种色素性皮肤病的临床和组织病理图像近600张，并包含临床症状、体征、实验室及其它辅助检查结果等相关临床文字资料，涉及Laugier-Hunziker综合征、交界痣、先天性色痣、白癜风、斑驳病等，具有一定的临床研究价值。该数据库采用有条件共享的许可方式（来源 eScience，有条件共享 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2009-05-30。
【数据内容】
源站原始描述：色素性皮肤病约50种的临床和组织病理图像近600张，还包括相关临床文字资料，如临床症状、体征、实验室和其它辅助检查结果。涉及Laugier-Hunziker综合征、交界痣、先天性色痣、白癜风、斑驳病等。具有一定的临床研究价值。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Approximately 50 types of pigmented skin diseases with nearly 600 clinical and histopathological images, as well as relevant clinical textual data, such as clinical symptoms, signs, laboratory and other auxiliary examination results. It involves Laugier-Hunziker syndrome, junctional nevus, congenital pigmented nevus, vitiligo, piebaldism, etc. It has certain clinical research value.
【主题与分类】
主题标签：色素、皮肤病、医疗保健、临床医学、一般疾病医疗与保健。
【获取与许可】
源站页面：http://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.do?id=CSTR:A0006.12.A0002.201906.000311
使用许可：有条件共享。
规范引用：CSTR:17970.11.A0002.201906.000311
【使用注意】
· 源站最后修改于 2021-04-07，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
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
该数据集是一个专门针对色素性皮肤病的医学图像数据库，收录了约50种色素性皮肤病的临床和组织病理图像近600张，并包含相关的临床文字资料，如临床症状、体征、实验室检查结果及其他辅助检查信息。涉及的疾病包括Laugier-Hunziker综合征、交界痣、先天性色痣、白癜风、斑驳病等。数据来源于临床实践，具有较高的临床研究价值，可用于皮肤病诊断、病理分析、医学教育和人工智能辅助诊断等研究方向。
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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