黑色素瘤皮肤癌图片数据
该数据集是一个包含10000张皮肤病变图像的医学影像数据集，数据模态为皮肤镜或临床皮肤图像，专注于黑色素瘤（皮肤癌）的分类任务，旨在通过深度学习模型实现早期准确诊断，应用于皮肤癌自动检测和医学图像分析研究，以辅助提升临床诊断效率和患者生存率。
基本信息
资源简介
黑色素瘤皮肤癌图片数据
【一句话概览】
黑色素瘤是黑色素细胞来源的高度恶性肿瘤，多发生于皮肤，也可见于黏膜和内脏，约占全部肿瘤的3%，皮肤恶性黑色素瘤占皮肤恶性肿瘤第三位。该黑色素瘤皮肤癌数据集包含10000张图像，其中9600张用于训练模型，1000张用于评估模型，旨在帮助开发准确分类黑色素瘤的深度学习模型，以支持早期发现和治疗（来源 datacastle.cn）。
【数据内容】
源站原始描述：黑色素瘤，通常是指恶性黑色素瘤，是黑色素细胞来源的一种高度恶性的肿瘤，简称恶黑，多发生于皮肤，也可见于黏膜和内脏，约占全部肿瘤的3%。皮肤恶性黑色素瘤占皮肤恶性肿瘤的第三位（约占6.8%~20%）。 数据说明 黑色素瘤皮肤癌数据集包含 10000 张图像。 黑色素瘤皮肤癌是致命的癌症，早期发现和治愈可以挽救许多生命。 该数据集将有助于开发用于准确分类黑色素瘤的深度学习模型。 数据集由用于训练模型的 9600 张图像和用于评估模型的 1000 张图像组成。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Melanoma, commonly referring to malignant melanoma, is a highly malignant tumor originating from melanocytes, abbreviated as malignant melanoma. It mostly occurs in the skin, but can also be found in mucous membranes and internal organs, accounting for about 3% of all tumors. Cutaneous malignant melanoma ranks third among skin malignancies (accounting for about 6.8% to 20%). Data Description The melanoma skin cancer dataset contains 10,000 images. Melanoma skin cancer is a fatal cancer, and early detection and cure can save many lives. This dataset will help develop deep learning models for accurately classifying melanoma. The dataset consists of 9,600 images for training the model and 1,000 images for evaluating the model.
【主题与分类】
主题标签：黑色素瘤、皮肤癌、图像分类、深度学习、公开数据集。
【获取与许可】
源站页面：https://www.datacastle.cn/dataset_description.html?type=dataset&id=1522
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.datacastle.cn/dataset_description.html?type=dataset&id=1522
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- 访问源站链接，注册/登录账号；
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- 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
该数据集是一个专注于黑色素瘤（恶性黑色素瘤）的医学影像数据集。黑色素瘤是一种起源于黑色素细胞的高度恶性肿瘤，多发生于皮肤，约占全部肿瘤的3%，在皮肤恶性肿瘤中占比约6.8%至20%。数据集包含10000张皮肤病变图像，旨在支持深度学习模型开发，以实现黑色素瘤的准确分类和早期诊断。数据分为9600张训练图像和1000张评估图像，来源于公开数据集，主要应用于皮肤癌诊断、医学图像分类等研究方向，有助于提升自动化检测技术，辅助临床决策。
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
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