皮肤癌
皮肤癌是起源于表皮及附属器细胞的恶性肿瘤，主要包括非黑色素瘤性皮肤癌和黑色素瘤，以基底细胞癌和鳞状细胞癌最为常见。其发病与紫外线暴露、遗传易感性及免疫抑制等因素密切相关，长期日光暴露部位出现持续存在或缓慢增大的结节、溃疡或色素性皮损为典型表现。诊断依赖皮肤镜检查及组织病理活检，明确分型和浸润深度。治疗以手术切除为主，其中Mohs显微外科技术可提升切缘阴性率与组织保留率；晚期或转移性病变可采用放疗、靶向治疗及免疫检查点抑制剂。皮肤癌大规模筛查、影像智能识别及分子分型研究，正推动个体化诊疗与专病数据库建设。
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皮肤癌数据集
该数据集包含皮肤病变图像数据，属于医学图像模态，主要用于通过卷积神经网络等深度学习技术进行皮肤癌的自动检测与分类研究，支持计算机视觉在医疗诊断领域的应用，旨在提升皮肤癌早期筛查的准确性和效率。
皮肤癌轻量级分割数据集
该数据集是一个包含皮肤病变分割图像的轻量级医学图像数据集，数据模态为经过标注的皮肤癌图像，主要用于支持皮肤癌的计算机辅助诊断、医学图像分割算法的研究，以及深度学习在皮肤病学领域的应用开发与模型训练。
ISIC 2019 训练输入数据集
该数据集包含25,331张皮肤病变的临床图像，属于医学图像模态，每张图像均配有诊断类别、患者年龄、病变部位、性别等标签，主要用于皮肤癌的自动诊断、病变分类与分割研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在医学图像分析领域的应用开发。
皮肤癌：病变分割
该数据集包含HAM10000数据集的皮肤镜图像模态数据，覆盖多种色素性皮肤病变，提供图像及分割标注，主要用于皮肤癌的自动诊断和病变分割算法的研究，支持医学图像分析与皮肤病学辅助诊断应用。
皮肤癌（ISIC图像）数据集
该数据集是一个包含皮肤镜图像的医学图像数据集，主要用于皮肤癌的良恶性分类研究，数据来源于国际皮肤影像协作组织（ISIC）的公开图像，每张图像均标注为良性或恶性，适用于计算机视觉、深度学习模型训练及医学辅助诊断等应用场景。
黑色素瘤皮肤癌数据集（10000张图像）
该数据集包含10,000张皮肤病变图像，分为恶性黑色素瘤和良性病变两类，属于图像模态数据，主要用于皮肤癌的自动识别与分类研究，支持计算机视觉和医学影像分析领域的模型训练与应用开发。
HAM10000皮肤癌数据集
HAM10000是一个包含10,015张皮肤镜图像的多模态医学图像数据集，覆盖了基底细胞癌、黑色素瘤等七种常见色素性皮肤病变类型，数据来源于不同人群并通过多种设备采集，主要用于训练和评估皮肤癌自动诊断的机器学习模型，支持图像分类和分割等研究方向。
ISIC 2018 皮肤癌数据集（10样本）
该数据集是ISIC 2018皮肤癌挑战赛的10个样本子集，包含皮肤病变图像及其对应的标签图像，属于图像模态数据，主要用于皮肤癌检测、医学图像识别及深度学习模型在皮肤病变分类与分割任务中的研究与应用。
ISIC黑色素瘤数据集
该数据集包含438个样本的皮肤病变图像和对应的分割掩膜图像，数据模态为图像和文本，主要用于黑色素瘤检测和医学图像分割研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在皮肤病分类领域的应用。
皮肤癌数据集 ISIC 2016
该数据集包含皮肤镜图像模态，用于皮肤癌分类任务，数据来源于ISIC 2016挑战赛，主要应用于医学图像分析、计算机辅助诊断和深度学习模型研究，以支持皮肤病变（如黑色素瘤）的自动识别与分类。
皮肤癌数据集
该数据集是一个包含7种皮肤病变类别的医学影像数据集，数据模态为皮肤病变图像，来源于经过修剪和归一化处理的HAM10000数据集，主要用于皮肤癌的自动诊断与分类研究，可支持深度学习模型在皮肤病辅助识别领域的应用开发与验证。
皮肤癌数据集分割图像
该数据集包含经过分割处理的皮肤癌图像数据，涵盖良性与恶性病变的视觉模态信息，主要用于支持皮肤癌的计算机辅助诊断研究，包括图像分类、病变检测和分割等方向，为医学影像分析和人工智能在皮肤病学领域的应用提供基础数据资源。