ISIC皮肤癌影像模拟对话数据集
该数据集包含来自ISIC的皮肤癌影像及其元数据，并基于这些数据生成了用户与聊天机器人之间的模拟对话，数据模态涵盖医学图像和文本对话，主要用于支持皮肤癌诊断、医学问答系统开发以及人机交互在医疗领域的应用研究。
基本信息
大小
3.52 GB
创建/更新时间
2024-03-04
资源简介
该数据集基于国际皮肤影像协作组织（ISIC）的皮肤癌影像数据构建，旨在通过数字皮肤影像帮助减少皮肤癌死亡率。数据集包含皮肤癌影像及其相关元数据，并利用这些元数据生成了用户与聊天机器人之间关于影像的模拟对话，主要用于皮肤癌诊断辅助、医学问答系统及人机交互研究。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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("WinterSchool/ISIC25TO35")
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/WinterSchool/ISIC25TO35
数据说明
该数据集基于国际皮肤影像协作组织（ISIC）的皮肤癌影像数据构建，旨在通过数字皮肤影像帮助减少皮肤癌死亡率。数据集包含皮肤癌影像及其相关元数据，并利用这些元数据生成了用户与聊天机器人之间关于影像的模拟对话，主要用于皮肤癌诊断辅助、医学问答系统及人机交互研究。
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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