Name: 皮肤癌完整数据集（已调整尺寸）
Creator: Pranavkpba2000

基本信息

大小

0.78 GB

创建/更新时间

2023-05-19

资源简介

这是一个公开的皮肤癌医学影像数据集，包含经过调整尺寸的皮肤病变图像，用于辅助皮肤癌的自动诊断。数据集总计35,621个样本，分为训练集（28,516个样本）和测试集（7,105个样本）。每个样本包含一张图像和一个标签，标签涵盖八种皮肤病变类型：光化性角化病（AK）、基底细胞癌（BCC）、良性角化病样病变（BKL）、皮肤纤维瘤（DF）、黑色素瘤（MEL）、痣（NV）、鳞状细胞癌（SCC）和血管病变（VASC）。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型训练，支持皮肤癌的自动分类与识别研究。

原始链接

https://hf-mirror.com/datasets/Pranavkpba2000/skin_cancer_complete_dataset_resized

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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("Pranavkpba2000/skin_cancer_complete_dataset_resized")
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/Pranavkpba2000/skin_cancer_complete_dataset_resized

数据说明

这是一个公开的皮肤癌医学影像数据集，包含经过调整尺寸的皮肤病变图像，用于辅助皮肤癌的自动诊断。数据集总计35,621个样本，分为训练集（28,516个样本）和测试集（7,105个样本）。每个样本包含一张图像和一个标签，标签涵盖八种皮肤病变类型：光化性角化病（AK）、基底细胞癌（BCC）、良性角化病样病变（BKL）、皮肤纤维瘤（DF）、黑色素瘤（MEL）、痣（NV）、鳞状细胞癌（SCC）和血管病变（VASC）。该数据集主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型训练，支持皮肤癌的自动分类与识别研究。

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