反向方法用于早期诊断恶性雀斑样痣
该数据集提供了用于早期诊断恶性雀斑样痣的皮肤镜反向方法的详细描述，包括该方法的临床验证数据、78名临床医生的诊断性能结果以及与卷积神经网络的对比分析。数据模态主要为文本和临床表格，可用于皮肤镜诊断教学、恶性雀斑样痣的早期识别研究以及人工智能辅助诊断算法的开发与评估。
基本信息
资源简介
该数据集介绍了用于早期诊断恶性雀斑样痣（Lentigo Maligna）的皮肤镜反向方法。该方法是基于排除其他两种肿瘤（即色素性光化性角化病和日光性雀斑）而提出的新型诊断策略，其核心在于通过识别这些肿瘤的典型皮肤镜特征缺失来诊断恶性雀斑样痣。数据集包含了该方法的具体细节，以及用于验证其效果的临床数据，包括78名参与皮肤镜大师班（Dermoscopy Excellence）的临床医生的诊断性能结果和与卷积神经网络（CNN）的对比分析。该数据集可应用于皮肤镜诊断教学、恶性雀斑样痣早期检测研究以及人工智能辅助诊断算法的开发与评估。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/htdcngcvr9
标准获取流程：
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- 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
该数据集介绍了用于早期诊断恶性雀斑样痣（Lentigo Maligna）的皮肤镜反向方法。该方法是基于排除其他两种肿瘤（即色素性光化性角化病和日光性雀斑）而提出的新型诊断策略，其核心在于通过识别这些肿瘤的典型皮肤镜特征缺失来诊断恶性雀斑样痣。数据集包含了该方法的具体细节，以及用于验证其效果的临床数据，包括78名参与皮肤镜大师班（Dermoscopy Excellence）的临床医生的诊断性能结果和与卷积神经网络（CNN）的对比分析。该数据集可应用于皮肤镜诊断教学、恶性雀斑样痣早期检测研究以及人工智能辅助诊断算法的开发与评估。
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