ISIC：布宜诺斯艾利斯意大利医院皮肤病变图像（2019-2022）
一个在阿根廷采集的皮肤病变临床图像与皮肤镜图像数据集，作为评估AI工具在该人群中表现的参考。补充数据及数据的探索性分析已在 公开提供
基本信息
资源简介
ISIC：布宜诺斯艾利斯意大利医院皮肤病变图像（2019-2022）
ISIC: Hospital Italiano de Buenos Aires - Skin Lesions Images (2019-2022) 是一个在阿根廷采集的皮肤病变临床图像与皮肤镜图像数据集，旨在作为评估人工智能工具在该人群中的表现的参考。该数据集由 Hospital Italiano de Buenos Aires 提供，发布于 ISIC Archive，发布时间为 2023 年，采用 Attribution 4.0 International 许可。数据集收录了 2019 年至 2022 年期间的皮肤病变图像，涵盖临床图像与皮肤镜图像两种类型，面向皮肤疾病相关的研究与应用。其补充数据以及针对该数据的探索性分析已在公开渠道提供，便于研究者进一步了解数据构成与特征。该数据集在皮肤疾病分类中归属于“皮肤疾病 / 其他”类别，来源站为 doi.org。
【数据集背景】
该数据集来源于阿根廷的 Hospital Italiano de Buenos Aires，采集时间为 2019 年至 2022 年。其核心目的是为评估人工智能工具在阿根廷人群中的表现提供参考。皮肤病变的临床图像与皮肤镜图像在人工智能辅助诊断研究中具有重要价值，而不同地区、不同人群的皮肤特征可能存在差异，因此针对特定人群建立图像数据集有助于检验和优化相关 AI 工具在该人群中的适用性。该数据集由医疗机构提供，并依托 ISIC Archive 进行发布，发布时间为 2023 年。源站描述指出，该数据集是作为评估 AI 工具在该人群中表现的参考而收集的，同时补充数据及探索性分析已公开提供。
【数据内容】
该数据集包含皮肤病变的临床图像与皮肤镜图像。临床图像通常反映病变的宏观外观，皮肤镜图像则提供更精细的局部结构信息。两类图像共同构成对皮肤病变的视觉记录，可用于相关研究。数据采集时间跨度为 2019 年至 2022 年。关于图像的具体数量、病变类型分布、患者人口学信息、图像分辨率、标注信息等详细内容，源站未提供。补充数据及探索性分析已在公开链接中提供，但具体内容未在源站描述中展开。
【采集与来源】
数据采集机构为 Hospital Italiano de Buenos Aires，采集地点位于阿根廷。数据集由该机构提供，并通过 ISIC Archive 发布。来源站为 doi.org。发布时间为 2023 年。采集时间范围为 2019 年至 2022 年。关于采集流程、设备型号、采集标准、伦理审批等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于评估人工智能工具在阿根廷人群中的表现，尤其是针对皮肤病变的临床图像与皮肤镜图像的分析任务。由于数据采集自特定地区人群，可用于检验 AI 模型在该人群中的泛化能力与性能表现。此外，该数据集也可作为皮肤疾病相关研究的参考数据，支持图像分类、病变识别等方向的探索。关于具体的适用算法、任务类型或评价指标，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过 ISIC Archive 获取，来源站为 doi.org。补充数据及探索性分析已公开提供，访问地址为 https://github.com/piashiba/HIBASkinLesionsDataset。关于数据的具体下载方式、文件格式、目录结构、使用脚本或预处理步骤，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集采用 Attribution 4.0 International 许可，允许在署名条件下使用。数据采集自阿根廷的 Hospital Italiano de Buenos Aires，时间跨度为 2019 年至 2022 年。关于数据质量、图像一致性、标注准确性、样本偏差、人群代表性等具体限制，源站未提供。使用者应结合公开的补充数据与探索性分析自行评估数据适用性。
【引用与许可】
该数据集的许可为 Attribution 4.0 International。作者为 Hospital Italiano de Buenos Aires，机构为 ISIC Archive，发布时间为 2023 年。引用时应遵循 Attribution 4.0 International 许可的要求，注明出处。关于具体的引用格式、参考文献条目或 DOI 标识，源站未提供。
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://doi.org/10.34970/587329
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
一个在阿根廷收集的皮肤病变临床和皮肤镜图像数据集，作为评估人工智能工具在该人群中应用的参考。补充数据和数据的探索性分析可在 https://github.com/piashiba/HIBASkinLesionsDataset 公开获取。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
