面向联邦学习的皮肤病数据集
专为联邦学习设计的多客户端皮肤病影像数据集，用于皮肤病分类。
基本信息
资源简介
面向联邦学习的皮肤病数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Skin Disease Dataset for Federated Learning》。源站首次发布：2026-05-13。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset is designed for Federated Learning and deep learning-based skin disease classification research. The dataset is organized into multiple distributed clients to simulate decentralized medical environments while preserving data privacy. The dataset contains dermatology and skin disease images categorized into multiple disease classes for multi-class image classification tasks. This dataset supports both IID and Non-IID Federated Learning experiments and can be used for: - Federated Lea…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 3.49 MB。
【主题与分类】
主题标签：image、classification、computer vision、deep learning、healthcare。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/anayemofficial/skin-disease-dataset-for-federated-learning
使用许可：CC BY-SA 4.0。
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。
需登录公开下载
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。
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("anayemofficial/skin-disease-dataset-for-federated-learning")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d anayemofficial/skin-disease-dataset-for-federated-learning
unzip skin-disease-dataset-for-federated-learning.zip -d skin-disease-dataset-for-federated-learning/
数据集大小约 0.28 GB。
数据说明
该数据集专为联邦学习（Federated Learning）设计，包含多客户端的皮肤病影像数据，用于皮肤病分类等任务。
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。
