皮肤癌数据集 (PAD-UFES-20)
该数据集是一个包含皮肤病变临床照片图像和CSV文本文件的医学影像数据集，其中图像模态为皮肤病变的彩色照片，文本模态包括患者年龄、性别、病变位置等临床信息，主要用于皮肤癌的计算机辅助诊断、医学图像分类和机器学习模型训练等研究方向，以支持皮肤病变的自动识别和早期筛查。
基本信息
资源简介
皮肤癌数据集 (PAD-UFES-20)
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Skin Cancer(PAD-UFES-20)》。源站首次发布：2023-10-24。
【数据内容】
源站原始描述：About Dataset Summary description Published: 7 Jul 2020 - The skin lesions are: Basal Cell Carcinoma (BCC), Squamous Cell Carcinoma (SCC), Actinic Keratosis (ACK), Seborrheic Keratosis (SEK), Bowen’s disease (BOD), Melanoma (MEL), and Nevus (NEV). As the Bowen’s disease is considered SCC in situ, we clustered them together, which results in six skin lesions in the dataset, three skin cancers (BCC, MEL, and SCC) and three skin disease (ACK, NEV, and SEK) - All BCC, SCC, and MEL are biopsy-proven.…
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 31.82 MB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、image、text、deep learning、medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/mahdavi1202/skin-cancer
使用许可：Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
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("mahdavi1202/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 mahdavi1202/skin-cancer
unzip skin-cancer.zip -d skin-cancer/
数据说明
该数据集是一个公开的皮肤癌医学影像数据集，包含皮肤病变的临床照片图像以及对应的CSV格式的文本文件，其中记录了患者的基本信息和病变特征。数据来源于巴西圣埃斯皮里图联邦大学（UFES）的PAD研究项目，通过临床采集和标注构建而成。该数据集主要用于皮肤癌的计算机辅助诊断、医学图像分析、机器学习模型训练等研究方向，支持皮肤病变分类、检测和早期筛查等应用场景。
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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