皮肤癌分类数据集

该数据集是一个包含皮肤病变图像的医学影像数据集,数据模态为图像,涵盖七种皮肤病变类别,如黑色素瘤、基底细胞癌等,主要用于皮肤癌的自动分类、辅助诊断以及深度学习模型在医学图像分析领域的研究与训练。

sharrensharren
Hugging Face
2024-02-22 更新
浏览 27
size_categories:1K<n<10Kformat:parquetmodality:imagelibrary:datasetslibrary:dasklibrary:mlcroissantlibrary:polarsregion:us
SkinCancerClassification

基本信息

大小
4.84 GB
创建/更新时间
2024-02-22

资源简介

皮肤癌分类数据集

【一句话概览】

sharren/SkinCancerClassification 源站共包含 6 个文件,合计大小 2.4 GB。该数据集带有 size_categories:1K<n<10K、format:parquet、modality:image、library:datasets、library:dask、library:mlcroissant、library:polars 以及 region:us 等标签(来源 Hugging Face)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《sharren/SkinCancerClassification》。源站首次发布:2024-02-22。

【数据结构与技术规格】

文件数 6 个,合计 2.41 GB。

【获取与许可】

源站页面:https://huggingface.co/datasets/sharren/SkinCancerClassification

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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("sharren/SkinCancerClassification")
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/sharren/SkinCancerClassification

数据说明

该数据集是一个用于皮肤癌分类的医学影像数据集,包含皮肤病变的图像及其对应的病理类别标签。数据集共包含5128个训练样本、1602个验证样本和2003个测试样本,总计约8733张图像。数据涵盖七种皮肤病变类别,包括光化性角化病(akiec)、基底细胞癌(bcc)、良性角化病(bkl)、皮肤纤维瘤(df)、黑色素瘤(mel)、色素痣(nv)和血管病变(vasc)。该数据集主要用于医学图像分析领域,支持皮肤癌的自动分类、辅助诊断和深度学习模型训练等研究方向。

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。

完整数据卡:huggingface.co/datasets/sharren/SkinCancerClassification

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