VEXAS综合征患者与非患者皮肤表现对比图像数据集
该数据集是一个皮肤病学图像数据集，包含VEXAS综合征患者与非患者的多张临床皮肤表现图像，图像模态展示了红色丘疹、网状青斑、炎性水肿性丘疹、紫罗兰色斑块、脓疱、溃疡坏死性病变及脂膜炎等多种皮肤病变形态，主要用于研究VEXAS综合征的皮肤特征、辅助临床诊断与鉴别诊断，以及支持自身炎症性疾病的皮肤病学研究。
基本信息
资源简介
VEXAS综合征患者与非患者皮肤表现对比图像数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplemental Fig 2. Dermatological manifestations in patients with vs. without VEXAS syndrome》。源站首次发布：2023-06-06。
【数据内容】
源站原始描述：2A. Patients with VEXAS syndrome (a) Tender, red papules on the arm (patient #1). (b) Livedo racemosa on the leg, (c) inflammatory, edematous papules on the neck, and (d) acute lower limb ischemia (patient #2). (e) Firm, erythematous, purpuric, infiltrated plaques on the legs (patient #3). (f) Violaceous, flat plaques on the arm (patient #4). (g) Tender, red papules on the arm, (h) auricular chondritis, and (i) ulcerations of the palate (patient #5). (j) Violaceous papules on the legs, and (k) p…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 10.72 MB。数据集 DOI：10.17632/mybnv963mk.1。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/mybnv963mk
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/mybnv963mk
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
该数据集是一个皮肤病学图像数据集，主要包含VEXAS综合征患者与非患者的皮肤表现对比图像。数据集内容涵盖皮肤病变的临床照片，如红色丘疹、网状青斑、炎性水肿性丘疹、紫罗兰色扁平斑块、脓疱、溃疡坏死性病变、脂膜炎等具体表现。数据来源于临床病例采集，通过图像形式记录不同患者的皮肤症状。该数据集可用于研究VEXAS综合征的皮肤表现特征、辅助疾病诊断与鉴别诊断，以及支持皮肤病学与自身炎症性疾病的相关研究。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
