## ケビン・メーダーの皮膚癌MNIST：HAM10000のデータ 色素性病変の多ソース皮膚鏡画像の大規模コレクション 画像を1つの圧縮ファイルにまとめて、処理を容易にします。 オリジナルデータ： ## 概要 生物学や医学の学生に機械学習と画像処理にもっと興味を持たせるために使用する、数字分類よりも面白いデータセットです。 ## オリジナルデータソース [https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/DBW86T][1] Tschandl, P., Rosendahl, C. & Kittler, H. The HAM10000 dataset, a large collection of multi - source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci. Data 5, 180161 (2018). doi: 10.1038/sdata.2018.161 ## 著者からのコメント 色素性皮膚病変の自動診断のためのニューラルネットワークのトレーニングは、利用可能な皮膚鏡画像データセットのサイズが小さく、多様性に欠けることによって妨げられています。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に取り組みます。私たちは、異なる集団から、異なる方法で取得および保存された皮膚鏡画像を収集しました。最終的なデータセットは10015枚の皮膚鏡画像で構成されており、学術的な機械学習目的のトレーニングセットとして利用できます。症例には、色素性病変の領域における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ています：日光性角化症および上皮内癌/ボーエン病（akiec）、基底細胞癌（bcc）、良性角化症様病変（日光性老人斑/脂漏性角化症および扁平苔癬様角化症、bkl）、皮膚線維腫（df）、黒色腫（mel）、色素細胞性母斑（nv）および血管病変（血管腫、血管角質腫、化膿性肉芽腫および出血、vasc）。 病変の50％以上は組織病理学的検査（histo）によって確認されており、残りの症例の正解は、経過観察検査（follow_up）、専門家のコンセンサス（consensus）、または生体内共焦点顕微鏡検査（confocal）による確認のいずれかです。データセットには複数の画像を持つ病変が含まれており、これはHAM10000_metadataファイル内のlesion_id列で追跡できます。 [1]: http://Skin%20Cancer%20MNIST:%20HAM10000%20a%20large%20collection%20of%20multi - source%20dermatoscopic%20images%20of%20pigmented%20lesions