皮肤癌分类

该数据集包含用于多类别皮肤癌分类的皮肤病变图像数据,采用深度学习技术构建,主要应用于医学图像分析领域,支持皮肤癌的自动诊断、辅助临床决策以及计算机视觉在皮肤病学中的研究。数据集覆盖多种皮肤癌类型,数据来源于公开的医学影像资源,旨在推动人工智能在皮肤病诊断中的应用。

Satyajit PattnaikSatyajit Pattnaik
kaggle
2021-03-22 更新
浏览 36
皮肤癌分类深度学习
Skin Cancer Classification

基本信息

大小
0.83 GB
许可
Unknown
创建/更新时间
2021-03-22
版本
v1

资源简介

皮肤癌分类

【一句话概览】

该数据集名为“Skin Cancer Classification”,原始描述为“Multiclass Skin Cancer Classification using Deep Learning”,即利用深度学习进行多类皮肤癌分类。数据集共包含20个文件,合计大小4.9 MB,标签为“cancer”,许可状态未知(来源 Kaggle,Unknown 许可)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Skin Cancer Classification》。源站首次发布:2021-03-22。

【数据内容】

源站原始描述:Multiclass Skin Cancer Classification using Deep Learning

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):使用深度学习进行多类皮肤癌分类

【数据结构与技术规格】

文件数 20 个,合计 4.93 MB。

【主题与分类】

主题标签:cancer。

【获取与许可】

源站页面:https://www.kaggle.com/datasets/pattnaiksatyajit/skin-cancer

使用许可:Unknown。

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使用方式

数据集获取

方式一:KaggleHub(Python,推荐 AI Agent 使用)

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("pattnaiksatyajit/skin-cancer")
print("数据已下载至:", path)

方式二:Kaggle CLI(命令行)

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d pattnaiksatyajit/skin-cancer
unzip skin-cancer.zip -d skin-cancer/

数据说明

该数据集是一个用于多类别皮肤癌分类的医学图像数据集,通过深度学习技术进行构建。它包含皮肤病变的图像数据,覆盖多种皮肤癌类型。数据来源于公开的医学影像资源,主要用于支持皮肤癌的自动诊断、辅助临床决策以及计算机视觉在皮肤病学中的研究与应用。

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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