ISIC 2018 挑战赛任务三训练集
主题标签：皮肤疾病、皮肤镜图像、黑色素瘤、ISIC 2018、训练集。本数据集为皮肤疾病领域公开数据集，主题涵盖皮肤疾病。
基本信息
资源简介
ISIC 2018 挑战赛任务三训练集
ISIC: Challenge 2018: Task 3: Training 是一个面向皮肤疾病领域的公开数据集，属于皮肤疾病 / 其他分类，来源于 isic-archive.com。该数据集是国际皮肤成像协作组织（ISIC）2018 年挑战赛任务 3 的训练集，主题标签涵盖皮肤疾病、皮肤镜图像、黑色素瘤、ISIC 2018 和训练集。作为皮肤疾病领域的公开资源，它主要用于支持皮肤镜图像相关的分析与研究，尤其是围绕黑色素瘤检测等任务。该数据集为研究人员提供了一个标准化的训练数据集合，便于在统一基准上开展算法开发与评估。其来源站提供了数据集的官方描述和引用要求，使用者在研究中应当遵循相应的学术引用规范。
【数据集背景】
该数据集源自 ISIC 2018 挑战赛，是任务 3 的训练集。ISIC 全称为国际皮肤成像协作组织，该组织主办了 2018 年的挑战赛，旨在推动皮肤病变分析领域的发展，特别是针对黑色素瘤检测的研究。根据源站描述，该训练集是 ISIC 2018 挑战赛官方发布的数据组成部分，用于支持参赛者和研究人员训练模型。挑战赛的相关工作发表于 2018 年，并在 arXiv 上提供了预印本，同时该数据集与 HAM10000 数据集存在关联，后者是一个大规模的多来源皮肤镜图像集合，涵盖常见的色素性皮肤病变。
【数据内容】
该数据集为训练集，主题标签包括皮肤疾病、皮肤镜图像、黑色素瘤、ISIC 2018 和训练集。源站未提供具体的图像数量、图像分辨率、标注类别数量或文件格式等详细统计信息。从主题标签可以了解，数据内容涉及皮肤镜图像，并聚焦于皮肤疾病尤其是黑色素瘤相关任务。作为挑战赛任务 3 的训练数据，其内容应服务于特定的分析目标，但具体任务定义和数据结构在源站描述中未详细展开。
【采集与来源】
该数据集来源于 isic-archive.com，是 ISIC 2018 挑战赛官方发布的训练集。源站描述中提及了相关引用文献，包括 Codella 等人关于 ISIC 2018 挑战赛的论文，以及 Tschandl 等人关于 HAM10000 数据集的论文。HAM10000 数据集被描述为一个大型的多来源皮肤镜图像集合，包含常见色素性皮肤病变。该训练集与 HAM10000 存在关联，但具体的采集地点、采集设备、患者群体、图像采集流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于皮肤疾病领域的图像分析与研究，特别是皮肤镜图像相关的任务。由于主题标签包含黑色素瘤和 ISIC 2018，它可用于黑色素瘤检测、皮肤病变分类等研究场景。作为训练集，它适合用于训练机器学习或深度学习模型，并可在 ISIC 2018 挑战赛的框架下进行评估和比较。此外，该数据集也可用于皮肤疾病领域的算法开发、基准测试和可重复性研究。具体适用的任务类型和评估指标，源站未提供详细说明。
【使用方法】
该数据集为训练集，使用者可将其用于模型训练。源站描述中明确要求，当在研究中使用 ISIC 2018 数据集时，需要引用指定的文献。使用时应遵循源站提供的引用规范，包括引用 Codella 等人的挑战赛论文和 Tschandl 等人的 HAM10000 论文。关于数据的具体加载方式、预处理步骤、训练配置等，源站未提供。使用者需自行参考相关文献或挑战赛官方说明以获取更详细的使用指南。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、标注准确性、图像质量、类别平衡性等方面的具体信息。作为公开数据集，其质量与限制需结合相关文献和实际使用经验进行评估。源站描述中未提及数据存在的偏差、缺失或局限性。使用者应注意，该数据集为训练集，可能不包含测试集或验证集，且具体任务定义和评估标准需参考挑战赛官方资料。源站未提供关于数据规模、多样性或代表性的详细说明。
【引用与许可】
根据源站描述，当在研究中使用 ISIC 2018 数据集时，必须引用以下文献：
[1] Noel Codella, Veronica Rotemberg, Philipp Tschandl, M. Emre Celebi, Stephen Dusza, David Gutman, Brian Helba, Aadi Kalloo, Konstantinos Liopyris, Michael Marchetti, Harald Kittler, Allan Halpern: "Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection 2018: A Challenge Hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC)", 2018; arxiv.org/abs/1902.03368
[2] Tschandl, P., Rosendahl, C. & Kittler, H. The HAM10000 dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci. Data 5, 180161 doi:10.1038/sdata.2018.161 (2018).
关于许可协议的具体条款，源站未提供。使用者应参考源站或相关文献以了解许可和使用限制。
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://isic-archive.com/collection/66
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
训练集来自ISIC 2018挑战赛。在您的研究中使用ISIC 2018数据集时，请引用以下作品：> [1] Noel Codella, Veronica Rotemberg, Philipp Tschandl, M. Emre Celebi, Stephen Dusza, David Gutman, Brian Helba, Aadi Kalloo, Konstantinos Liopyris, Michael Marchetti, Harald Kittler, Allan Halpern: “面向黑色素瘤检测的皮肤病变分析2018：由国际皮肤成像协作组织（ISIC）主办的挑战赛”，2018年；arxiv.org/abs/1902.03368 > > [2] Tschandl, P., Rosendahl, C. & Kittler, H. HAM10000数据集，一个包含多种来源的常见色素性皮肤病变皮肤镜图像的大型集合。《科学数据》5, 180161 doi:10.1038/sdata.2018.161 (2018)。
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。
