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。

kaggle
2023-10-24 更新
浏览 13
皮肤癌医学影像

基本信息

大小
3.61 GB
创建/更新时间
2023-10-24

资源简介

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。

原始链接

https://www.kaggle.com/datasets/mahdavi1202/skin-cancer

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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("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

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