ISIC黑色素瘤数据集
该数据集是一个医学影像数据集，包含约1000张恶性黑色素瘤图像和约1000张良性黑色素瘤图像，主要用于皮肤癌检测的研究与应用，通过图像模态支持深度学习算法开发，以辅助诊断并推动医学影像领域的创新。
基本信息
资源简介
ISIC黑色素瘤数据集
【数据内容】
源站原始描述：This robust dataset is extracted from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC). Similar datasets are used for the annual ISIC Challenge, presenting an opportunity for the computer science community to produce algorithms that can outperform professional dermatology. The submitted dataset contains approximately 1,000 images of malignant melanomas, as well as approximately 1,000 images of benign melanomas
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/isic-melanoma-dataset
下载信息
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/isic-melanoma-dataset
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
该数据集提取自国际皮肤影像合作组织（ISIC），是一个稳健的医学影像数据集。它包含约1000张恶性黑色素瘤图像和约1000张良性黑色素瘤图像。该数据集通常用于年度ISIC挑战赛，旨在推动计算机科学领域开发能够超越专业皮肤科医生诊断性能的算法。其主要研究方向是皮肤癌检测，通过先进的图像分类算法在恶性与良性图像之间寻找模式，以促进深度学习解决方案的发展，并在医学影像领域构建潜在的救生应用。
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。
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