Data Structure ?
2.61G
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
大量の皮膚色素沈着病変の多源皮膚鏡検査画像
数字分類データセットよりも興味深い別のデータセットで、生物学および医学専攻の学生に機械学習と画像処理に対してもっと興味を持たせることができます。
元のデータソース
[1] Noel Codella，Veronica Rotemberg，Philipp Tschandl，M.Emre Celebi，Stephen Dusza，David Gutman，Brian Helba，Aadi Kalloo，Konstantinos Liopyris，Michael Marchetti，Harald Kittler，Allan Halpern：「2018年黒色腫検出の皮膚病変分析：国際皮膚画像協会（ISIC）主催の挑戦」，2018年；
[2] Tschandl，P.，Rosendahl，C.＆Kittler，H. HAM10000データセット，大量の一般的な皮膚色素沈着病変の多源皮膚鏡検査画像コレクション。科学 データ5，180161 doi：10.1038 / sdata.2018.161（2018）。
小さなサイズと皮膚鏡画像の利用可能なデータセットの多様性の欠如が、色素性皮膚病変の自動診断にニューラルネットワークを使用するトレーニングを妨げています。私たちは、HAM10000（「10000枚のトレーニング画像を持つ人間対機械」）データセットを公開することでこの問題を解決します。私たちは異なる人々の皮膚鏡画像を収集し、さまざまな方法で収集および保存しました。最終的なデータセットは10015枚の皮膚鏡画像で構成され、これらは学術的な機械学習目的のトレーニングセットとして使用できます。症例には、色素沈着病変の分野ですべての重要な診断カテゴリの代表的なコレクションが含まれます：光線性角化症および上皮内癌/ボーエン病（akiec）、基底細胞癌（bcc）、
50％以上の病変は組織病理学（組織学）によって確認され、残りの症例の基本的な事実は、追跡検査（追跡）、専門家の合意（コンセンサス）または生体内共焦点顕微鏡による確認です。データセットには複数の画像を持つ病変が含まれ、 HAM10000_metadataファイル中の病変 id列で追跡できます。
テストセットは公開されていませんが、評価サーバーはまだ稼働しています（挑戦サイトを参照）。HAM10000データを使用して執筆されたすべての出版物は、ここにホストされている公式のテストセットで評価されるべきで、方法を公平に比較できるようにします。
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