皮肤疾病与皮肤癌识别数据集

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/xr8fw85n65

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

该数据集是一个用于皮肤疾病与皮肤癌识别的图像数据集，涵盖了57种不同的皮肤疾病和皮肤癌类型，包括常见的皮肤病（如湿疹、银屑病、痤疮）和皮肤癌（如黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌）。数据集中包含978张原始图像（其中90张来自主要来源，888张来自次要来源），并通过平移、翻转、缩放、剪切、亮度增强和旋转等数据增强方法生成了630张增强图像，以扩充数据规模。该数据集主要用于支持基于计算机视觉的皮肤疾病自动检测、分类与识别研究，可应用于皮肤病学辅助诊断、早期筛查和医疗影像分析等领域。

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。