ISIC黑色素瘤数据集
该数据集包含438个样本的皮肤病变图像和对应的分割掩膜图像,数据模态为图像和文本,主要用于黑色素瘤检测和医学图像分割研究,支持计算机辅助诊断和深度学习模型在皮肤病分类领域的应用。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于皮肤癌检测的医学图像数据集,主要包含黑色素瘤相关的皮肤病变图像及其对应的分割掩膜图像。数据集包含438个训练样本,每个样本由原始皮肤病变图像(image)、对应的分割掩膜图像(image_seg)以及文本提示(prompt)组成。数据来源于国际皮肤影像合作组织(ISIC)的公开数据,经过整理和标注构建而成。该数据集主要用于计算机辅助诊断(CAD)、医学图像分割、皮肤病分类和深度学习模型训练等研究方向。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载,应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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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("MegPaulson/ISIC_Melanoma")
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 && git clone https://hf-mirror.com/datasets/MegPaulson/ISIC_Melanoma
数据说明
该数据集是一个用于皮肤癌检测的医学图像数据集,主要包含黑色素瘤相关的皮肤病变图像及其对应的分割掩膜图像。数据集包含438个训练样本,每个样本由原始皮肤病变图像(image)、对应的分割掩膜图像(image_seg)以及文本提示(prompt)组成。数据来源于国际皮肤影像合作组织(ISIC)的公开数据,经过整理和标注构建而成。该数据集主要用于计算机辅助诊断(CAD)、医学图像分割、皮肤病分类和深度学习模型训练等研究方向。
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。
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