白癜风皮肤病图像数据集

该数据集是一个皮肤病图像数据集,包含10459张皮肤图像,分为健康皮肤和白癜风皮肤病两个类别,主要用于训练深度学习与机器学习模型,以支持白癜风的分类、检测及医学研究应用。

East West UniversityEast West University
Mendeley Data
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皮肤病图像识别白癜风自动诊断

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

该数据集是一个专门针对罕见皮肤病白癜风的图像数据集,用于支持计算机辅助诊断和研究。白癜风是一种慢性自身免疫性疾病,会导致皮肤色素丧失,形成白斑。该数据集共包含10459张图像,分为两个类别:健康皮肤(4127张)和白癜风皮肤病(6332张)。图像从多种来源收集并整理为文件夹结构,适用于深度学习与机器学习模型的训练,可用于白癜风的分类、检测以及相关医学研究。

原始链接

https://data.mendeley.com/datasets/wbvnkmbxbf

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

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    • ModelScope: pip install modelscopemodelscope 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

该数据集是一个专门针对罕见皮肤病白癜风的图像数据集,用于支持计算机辅助诊断和研究。白癜风是一种慢性自身免疫性疾病,会导致皮肤色素丧失,形成白斑。该数据集共包含10459张图像,分为两个类别:健康皮肤(4127张)和白癜风皮肤病(6332张)。图像从多种来源收集并整理为文件夹结构,适用于深度学习与机器学习模型的训练,可用于白癜风的分类、检测以及相关医学研究。

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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