ISIC 2019 训练输入数据集
该数据集包含25,331张皮肤病变的临床图像，属于医学图像模态，每张图像均配有诊断类别、患者年龄、病变部位、性别等标签，主要用于皮肤癌的自动诊断、病变分类与分割研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在医学图像分析领域的应用开发。
更新时间2024-03-21
原始链接
https://hf-mirror.com/datasets/Anwarkh1/ISIC_2019_Training_Input
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资源简介
该数据集是ISIC（国际皮肤影像合作组织）2019挑战赛的训练数据，专门用于皮肤癌的自动诊断研究。数据集包含25,331张皮肤病变的临床图像（图像模态），每张图像均标注了诊断类别（dx）、患者年龄（age_approx）、病变部位（anatom_site_general）、病变ID（lesion_id）和性别（sex）等信息。数据来源于公开的医学影像采集，旨在支持基于深度学习的皮肤病变分类、分割及辅助诊断模型开发。主要研究方向包括医学图像分析、计算机辅助诊断和皮肤癌早期检测。
提供机构：Anwarkh1
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