MED-NODE皮肤病变临床图像数据集
MED-NODE 是与面部皮肤癌（Facial skin cancers）相关的公开数据资源，主要包含黑色素瘤和痣的临床皮肤图像，数据模态为图像，适合用于分类、模型训练、基准评测或临床特征分析。
基本信息
资源简介
MED-NODE皮肤病变临床图像数据集
【一句话概览】
该数据集来自格罗宁根大学医学中心皮肤科数字图像档案，包含70张黑色素瘤和100张痣的宏观图像，共170张，用于MED-NODE系统皮肤癌检测的开发与测试。文件complete_mednode_dataset.zip大小为24KB。使用时请引用I. Giotis等人发表于Expert Systems with Applications 42卷（2015年）6578-6585页的论文（来源 cs.rug.nl）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dermatology database used in MED-NODE》。
【数据内容】
源站原始描述：Our dataset consists of 70 melanoma and 100 naevus images from the digital image archive of the Department of Dermatology of the University Medical Center Groningen (UMCG) used for the development and testing of the MED-NODE system for skin cancer detection from macroscopic images. The file - complete_mednode_dataset.zip 24KB - contains 170 images (70 melanoma and 100 nevi cases). You are kindly invited to use this database referring to the following article: I. Giotis , N. Molders, S. Land, M.…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们的数据集包含来自格罗宁根大学医学中心（UMCG）皮肤科数字图像档案的70张黑色素瘤和100张痣的图像，这些图像用于开发和测试MED-NODE系统，该系统旨在从宏观图像中检测皮肤癌。文件complete_mednode_dataset.zip（24KB）包含170张图像（70例黑色素瘤和100例痣）。诚邀您使用此数据库，并参考以下文章：I. Giotis，N. Molders，S. Land，M. Biehl，M.F. Jonkman和N. Petkov：“MED-NODE：一种使用非皮肤镜图像的计算机辅助黑色素瘤诊断系统”，《专家系统与应用》，42卷（2015年），6578-6585页。最后更新日期：2015年7月26日。
【主题与分类】
主题标签：dermatology、melanoma、naevus、skin cancer、macroscopic images、MED-NODE。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.cs.rug.nl/~imaging/databases/melanoma_naevi/
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.cs.rug.nl/~imaging/databases/melanoma_naevi/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
MED-NODE皮肤病变临床图像数据集包含黑色素瘤和痣的临床皮肤图像，可用于面部皮肤癌相关的分类研究。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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