皮肤癌：病变分割
该数据集包含HAM10000数据集的皮肤镜图像模态数据，覆盖多种色素性皮肤病变，提供图像及分割标注，主要用于皮肤癌的自动诊断和病变分割算法的研究，支持医学图像分析与皮肤病学辅助诊断应用。
基本信息
大小
2.78 GB
创建/更新时间
2023-10-18
资源简介
该数据集名为皮肤癌病变分割，包含来自HAM10000数据集的皮肤镜图像，涵盖多种来源的色素性皮肤病变数据。数据集通过多源采集构建，提供了皮肤病变的图像及其对应的分割标注，主要用于皮肤癌的自动诊断、病变分割算法的研究与开发，可应用于医学图像分析、皮肤病学辅助诊断等领域。
下载信息
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需登录公开下载
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暂未开放有偿下载
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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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("volodymyrpivoshenko/skin-cancer-lesions-segmentation")
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 volodymyrpivoshenko/skin-cancer-lesions-segmentation
unzip skin-cancer-lesions-segmentation.zip -d skin-cancer-lesions-segmentation/
数据说明
该数据集名为皮肤癌病变分割，包含来自HAM10000数据集的皮肤镜图像，涵盖多种来源的色素性皮肤病变数据。数据集通过多源采集构建，提供了皮肤病变的图像及其对应的分割标注，主要用于皮肤癌的自动诊断、病变分割算法的研究与开发，可应用于医学图像分析、皮肤病学辅助诊断等领域。
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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