基于AI驱动的3D分析对面部白癜风进行客观定量评估以支持诊断

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/z22sg4ryf7

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

该数据集是提交至《美国皮肤病学会杂志》（JAAD）的论文“基于AI驱动的3D分析对面部白癜风进行客观定量评估以支持诊断”的补充材料。数据集包含支持论文主要发现的附加图表和实验结果，详细展示了基于人工智能的3D重建流程、白癜风皮损分割的性能指标，以及人工评估与自动化评估之间的对比分析。这些数据可用于皮肤病学、医学影像分析及人工智能辅助诊断领域的研究，特别适用于开发或验证针对白癜风的客观、定量诊断工具。

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。