皮肤癌
皮肤癌是起源于表皮及附属器细胞的恶性肿瘤，主要包括非黑色素瘤性皮肤癌和黑色素瘤，以基底细胞癌和鳞状细胞癌最为常见。其发病与紫外线暴露、遗传易感性及免疫抑制等因素密切相关，长期日光暴露部位出现持续存在或缓慢增大的结节、溃疡或色素性皮损为典型表现。诊断依赖皮肤镜检查及组织病理活检，明确分型和浸润深度。治疗以手术切除为主，其中Mohs显微外科技术可提升切缘阴性率与组织保留率；晚期或转移性病变可采用放疗、靶向治疗及免疫检查点抑制剂。皮肤癌大规模筛查、影像智能识别及分子分型研究，正推动个体化诊疗与专病数据库建设。
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ISIC-2019皮肤病变图像数据集（重采样128）
皮肤病变图像数据集，128x128分辨率，用于皮肤癌分类。
Fed-ISIC-2019
联邦学习版本的ISIC-2019皮肤病变图像分类数据集，包含23247张图像，分6个数据中心。
SPIDER-skin
SPIDER-skin是皮肤病理图像分类数据集，含159,854张中心图像块，覆盖24类皮肤疾病和组织结构，用于监督学习。
梅奥诊所 - STRIP AI 调整尺寸图像
包含754张固定宽度图像的STRIP AI数据集，可用于图像分析任务。
皮肤癌数据集 -rmodel1
用于黑色素瘤与良性皮肤病变分类的皮肤癌图像数据集。
PAD-UFES-20
包含智能手机临床图像和患者临床数据的皮肤病变数据集，涵盖1,373名患者、1,641个皮肤病变、2,298张图像，六种诊断类别。
HAM10000
HAM10000数据集包含10,000张皮肤镜图像，用于皮肤病变分类，主要推动皮肤癌诊断研究，存在类别不平衡。
HAM10000
HAM10000包含10000张皮肤镜图像，用于皮肤癌良恶性分类，辅助黑色素瘤检测。
皮肤癌：恶性与良性
该数据集是一个图像模态的医学数据集，包含从ISIC Archive处理得到的皮肤癌图片，用于区分恶性与良性皮肤病变，主要应用于皮肤癌自动诊断、计算机视觉模型训练以及医学影像分析研究，旨在支持皮肤癌早期筛查和分类任务。
皮肤癌PAD-UFES-20数据集
该数据集包含2298张皮肤病变图像及26项临床元数据，涵盖基底细胞癌、黑色素瘤、鳞状细胞癌等六种皮肤病变类型，数据模态为图像与结构化临床表格，主要用于皮肤癌的计算机辅助诊断、机器学习模型开发以及临床特征与病变类型的关联性研究。
皮肤癌过采样数据集
该数据集是一个经过过采样技术增强的皮肤癌图像数据集，包含皮肤镜图像数据模态，主要用于皮肤癌自动检测与分类的计算机视觉研究，可支持深度学习模型训练以辅助皮肤病变的早期诊断和筛查。
ISIC 1000数据集
ISIC 1000数据集是一个包含约1000张皮肤病变图像的医学影像数据集，源自国际皮肤影像协作项目，数据模态为皮肤病变图像及临床元数据，主要用于皮肤癌检测、诊断辅助系统的机器学习模型训练和计算机视觉研究。
