模式与陷阱:早期蕈样肉芽肿、特应性皮炎和银屑病的皮肤镜鉴别

该数据集是一个包含皮肤镜图像模态的医学数据集,主要用于鉴别早期蕈样肉芽肿、特应性皮炎和银屑病这三种皮肤病,通过提供图像及补充表格图表,支持皮肤病学的计算机辅助诊断、图像识别算法训练以及临床鉴别诊断研究,以提升皮肤镜诊断的准确性和效率。

Mendeley Data
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皮肤镜图像分析皮肤病鉴别诊断

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是一个医学图像数据集,专注于皮肤镜图像分析领域,用于鉴别三种早期皮肤病:蕈样肉芽肿、特应性皮炎和银屑病。数据集包含皮肤镜图像及相关的补充表格和图表,旨在帮助研究人员和临床医生识别不同疾病在皮肤镜下的特征模式与常见诊断陷阱。数据来源于皮肤科临床实践,主要应用于皮肤病学的计算机辅助诊断、图像识别算法开发以及医学教育等研究方向。

原始链接

https://data.mendeley.com/datasets/wz934888wc/1

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    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope download
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数据说明

该数据集是一个医学图像数据集,专注于皮肤镜图像分析领域,用于鉴别三种早期皮肤病:蕈样肉芽肿、特应性皮炎和银屑病。数据集包含皮肤镜图像及相关的补充表格和图表,旨在帮助研究人员和临床医生识别不同疾病在皮肤镜下的特征模式与常见诊断陷阱。数据来源于皮肤科临床实践,主要应用于皮肤病学的计算机辅助诊断、图像识别算法开发以及医学教育等研究方向。

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

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