SkinDiseaseBD：孟加拉国常见皮肤病图像数据集
SkinDiseaseBD 是一个面向孟加拉国常见皮肤病图像的数据集，聚焦接触性皮炎、白癜风、湿疹、疥疮和体癣五类疾病。数据直接采集自孟加拉国 Faridpur Medical College 门诊患者，共 1612 张图像（经数据增强后），其中皮炎 302 张、湿疹 381 张、疥疮 301 张、
基本信息
资源简介
SkinDiseaseBD：孟加拉国常见皮肤病图像数据集
SkinDiseaseBD: A Dataset of Common Skin Disease Images of Bangladesh
SkinDiseaseBD 是一个面向孟加拉国常见皮肤病图像的数据集，聚焦接触性皮炎、白癜风、湿疹、疥疮和体癣五类疾病。数据直接采集自孟加拉国 Faridpur Medical College 门诊患者，共 1612 张图像（经数据增强后），其中皮炎 302 张、湿疹 381 张、疥疮 301 张、体癣 316 张、白癜风 312 张。Version 2 还提供 197 张未增强的原始图像以及尺寸为 512x512 像素的增强图像。该数据集可用于皮肤病自动诊断相关的机器学习与深度学习研究，支持图像分类与检测系统开发（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们关注孟加拉国五种常见皮肤病：接触性皮炎、白癜风、湿疹、疥疮和体癣。该数据集包含 1612 张图像（经数据增强后），直接从孟加拉国 Faridpur 的 Faridpur Medical College 门诊患者处采集。数据包括皮炎、湿疹、疥疮、体癣和白癜风的图像，分别为 302、381、301、316 和 312 张。我们期望该数据集能引起从事自动疾病诊断领域的机器学习与深度学习研究人员和实践者的关注。在 Version 2 中，我们上传了（1）197 张原始图像（即增强前），以及（2）尺寸为 512x512 像素的增强图像。
【主题与分类】
主题标签：Image Processing、Machine Learning、Skin Disease、Image Classification、Detection System、Deep Learning、Data Augmentation。本站分类：皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/9ggd3shdr7/3
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/10.17632/9ggd3shdr7.3
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 1.03 GB。
数据说明
我们重点关注孟加拉国五种常见的皮肤病：接触性皮炎、白癜风、湿疹、疥疮和癣。该数据集包含1612张图像（经数据增强后），直接从孟加拉国法里德普尔医学院门诊部的患者处收集。数据集中分别包含皮炎302张、湿疹381张、疥疮301张、癣316张和白癜风312张图像。我们期望该数据集能引起从事自动化疾病诊断领域的机器学习和深度学习研究人员及从业者的关注。在第二版中，我们上传了（1）197张原始图像（即数据增强前），以及（2）尺寸为512x512像素的增强图像。
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。
