皮肤疾病与皮肤癌识别数据集

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/xr8fw85n65

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集是一个专注于皮肤疾病和皮肤癌的医学影像数据集，包含57种不同的皮肤疾病和皮肤癌类别。数据集由978张原始图像构成，其中90张来自主要来源，888张来自次要来源。为了增加数据量，通过平移、翻转、缩放、剪切、亮度增强和旋转等数据增强技术，从主要来源的90张原始图像生成了630张增强图像。数据集中涵盖了从常见皮肤病（如湿疹、银屑病、痤疮）到严重皮肤癌（如黑色素瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌）的多种疾病类型。该数据集主要用于开发基于计算机视觉的皮肤疾病自动分类和识别技术，支持皮肤癌的早期检测、辅助诊断和医学研究，具有重要的临床应用价值。

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。