MonkeyPox 皮肤病变图像数据集
该数据集包含 3,000 张皮肤病变图像，分为六个诊断类别，每类 500 张，涵盖猴痘、水痘、正常健康皮肤以及痤疮 1 级、2 级、3 级
基本信息
资源简介
MonkeyPox 皮肤病变图像数据集
MonkeyPox 数据集是一个面向皮肤病变图像分类的公开数据集，共收录 3,000 张皮肤病变图像，划分为六个诊断类别，每个类别各 500 张图像，类别分布保持均衡。这六个类别分别是猴痘（Monkeypox）、水痘（Chickenpox）、正常健康皮肤（Normal）、痤疮 1 级（Acnel1）、痤疮 2 级（Acnel2）以及痤疮 3 级（Acnel3）。该数据集由 Egwu, Samuel 完成整理，来源站为 doi.org，所属机构为 Mendeley Data，发布时间为 2026 年，主题标签为 Health，在本站归类于皮肤疾病 / 其他。数据集可用于训练和评估面向猴痘检测与皮肤病变分类的深度学习模型，并曾在 Mpox-HSAM 模型的开发与评估中使用，该模型是一套用于猴痘早期检测的混合深度学习系统。
【数据集背景】
猴痘作为一种需要早期识别的皮肤相关疾病，其检测与分类在临床和公共卫生场景中具有重要意义。该数据集正是在这一背景下构建，旨在为猴痘检测以及更广泛的皮肤病变分类任务提供数据基础。数据集在整理过程中从已有来源进行筛选与扩展，以达到类别均衡的分布，从而为深度学习模型的训练与评估提供较为稳健的基础。该数据集还被用于 Mpox-HSAM 模型的开发与评估，该模型是一套面向猴痘早期检测的混合深度学习系统，说明该数据集在实际模型研发流程中承担了训练与评测数据的角色。
【数据内容】
该数据集共包含 3,000 张皮肤病变图像，覆盖六个诊断类别，每个类别 500 张图像。六个类别分别为：猴痘、水痘、正常健康皮肤、痤疮 1 级、痤疮 2 级和痤疮 3 级。类别数量与每类图像数量共同构成了一个类别均衡的数据集合，这种均衡性有助于避免模型训练过程中因类别样本数量差异过大而产生的偏倚。图像内容围绕皮肤病变展开，既包含疾病类别的样本，也包含正常健康皮肤的样本，同时还覆盖了不同严重程度的痤疮分级，使数据集在皮肤病变分类任务上具有多类别的覆盖范围。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 doi.org，所属机构为 Mendeley Data，作者为 Egwu, Samuel，发布时间为 2026 年。数据集是在已有来源的基础上进行整理与扩展而成，目的是实现均衡的类别分布。除上述信息外，关于图像的具体采集设备、采集地点、采集时间、受试者人群构成、伦理审批流程以及原始数据来源的详细清单，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于皮肤病变分类相关的深度学习模型训练与评估，尤其面向猴痘检测任务。由于其类别涵盖猴痘、水痘、正常健康皮肤以及三个等级的痤疮，可用于多类别皮肤病变识别模型的开发与性能评测。该数据集已在 Mpox-HSAM 模型的开发与评估中被使用，该模型为用于猴痘早期检测的混合深度学习系统，因此该数据集也可作为同类早期检测系统研究与对比的参考数据基础。此外，均衡的类别分布使其适合用于需要控制类别不平衡影响的分类实验。
【使用方法】
该数据集可用于训练和评估深度学习模型，以完成猴痘检测与皮肤病变分类任务。使用时可将六个类别作为分类目标，每个类别各 500 张图像，构成均衡的多类别分类任务。关于数据的具体划分方式（如训练集、验证集、测试集的比例）、图像预处理要求、输入尺寸、标注格式以及配套的评估协议，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集通过从已有来源进行整理与扩展，实现了六个类别各 500 张图像的均衡分布，为模型训练与评估提供了较为稳健的基础。该数据集已被用于 Mpox-HSAM 模型的开发与评估。关于图像分辨率、图像质量、标注一致性、类别内多样性、潜在偏差以及外部验证情况等具体质量指标与限制说明，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的作者为 Egwu, Samuel，所属机构为 Mendeley Data，来源站为 doi.org，发布时间为 2026 年。关于该数据集的具体引用格式、许可协议类型、使用限制以及商业使用条件，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/10.17632/st6kggjr23
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:
数据集大小约 190.7 MB。
数据说明
该数据集共包含3000张皮肤病变图像，涵盖六个诊断类别，每类500张图像。这些类别包括：猴痘、水痘、正常（健康皮肤）、痤疮1级（Acnel1）、痤疮2级（Acnel2）和痤疮3级（Acnel3）。该数据集在现有来源的基础上进行了整理和扩展，以实现类别分布的均衡，为训练和评估用于Mpox检测和皮肤病变分类的深度学习模型提供了坚实的基础。该数据集被用于Mpox-HSAM模型的开发和评估，这是一个用于早期Mpox检测的混合深度学习系统。
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。
