SCIN数据集

SCIN数据集是一个包含10,000多张皮肤病图像的多模态数据集,涵盖常见皮肤病情况,并整合了图像、自我报告的人口统计、病史、症状信息以及皮肤类型标签。该数据集主要用于皮肤病学研究、计算机辅助诊断和医疗人工智能模型的开发,为皮肤图像分析和跨肤色医疗公平性研究提供重要资源。

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Hugging Face
2025-08-04 更新
浏览 13
皮肤病图像医疗数据分析

基本信息

创建/更新时间
2025-08-04

资源简介

SCIN数据集是一个开放的皮肤病图像网络,旨在补充来自卫生系统的皮肤病数据,并提供互联网用户贡献的代表性图像。该数据集包含超过5,000名志愿者提供的10,000多张图像,涵盖常见皮肤病情况。数据内容包括皮肤病图像、自我报告的人口统计信息、病史、症状,以及自我报告的Fitzpatrick皮肤类型(sFST)。此外,数据集还提供了皮肤科医生标注的皮肤病状况和估计的Fitzpatrick皮肤类型(eFST),以及外行人估计的Monk皮肤色调(eMST)标签。该数据集主要用于皮肤病学研究、计算机辅助诊断、皮肤图像分析以及医疗人工智能模型的训练与评估。

原始链接

https://huggingface.co/datasets/google/scin

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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("google/scin")
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 && git clone https://hf-mirror.com/datasets/google/scin

数据说明

SCIN数据集是一个开放的皮肤病图像网络,旨在补充来自卫生系统的皮肤病数据,并提供互联网用户贡献的代表性图像。该数据集包含超过5,000名志愿者提供的10,000多张图像,涵盖常见皮肤病情况。数据内容包括皮肤病图像、自我报告的人口统计信息、病史、症状,以及自我报告的Fitzpatrick皮肤类型(sFST)。此外,数据集还提供了皮肤科医生标注的皮肤病状况和估计的Fitzpatrick皮肤类型(eFST),以及外行人估计的Monk皮肤色调(eMST)标签。该数据集主要用于皮肤病学研究、计算机辅助诊断、皮肤图像分析以及医疗人工智能模型的训练与评估。

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/google/scin

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