Name: 皮肤癌HAM10000数据集
Creator: huseyincavus

基本信息

创建/更新时间

2025-10-17

资源简介

HAM10000数据集是一个大规模、多来源的皮肤显微镜图像集合，专门针对色素性皮肤病变。该数据集包含10,015张皮肤镜图像，这些图像采集自不同人群，并通过多种方式获取和存储。数据集主要作为学术机器学习任务的训练资源，用于支持皮肤癌的分类、分割等计算机辅助诊断研究，在医学图像分析、皮肤病学人工智能应用领域具有重要价值。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/huseyincavus/skin-cancer-ham10000hf

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使用方式

数据集获取与加载（Hugging Face datasets）

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("huseyincavus/skin-cancer-ham10000hf")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"

git lfs install &amp;&amp; git clone https://hf-mirror.com/datasets/huseyincavus/skin-cancer-ham10000hf

数据说明

HAM10000数据集是一个大规模、多来源的皮肤显微镜图像集合，专门针对色素性皮肤病变。该数据集包含10,015张皮肤镜图像，这些图像采集自不同人群，并通过多种方式获取和存储。数据集主要作为学术机器学习任务的训练资源，用于支持皮肤癌的分类、分割等计算机辅助诊断研究，在医学图像分析、皮肤病学人工智能应用领域具有重要价值。

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