ISIC-2017数据集
时间: 2025-05-28 19:14:29 浏览: 67
### ISIC 2017 数据集简介
ISIC (International Skin Imaging Collaboration) 是一个专注于皮肤癌研究的国际合作项目,旨在通过提供高质量的开放数据集来促进机器学习和医学影像分析领域的发展。ISIC 2017 数据集作为其中的一部分,主要用于皮肤病变分类任务,包含多种类型的皮肤图像及其标注信息。
#### 数据集组成
ISIC 2017 数据集主要由三部分构成:训练集、验证集和测试集。每张图片均附带详细的元数据说明,并按照特定类别进行标注。具体来说,该数据集中涉及的主要任务是区分三种不同类型的皮肤病变:
- **恶性黑色素瘤(Melanoma)**
- **良性痣(Nevus)**
- **角化病(Keratosis)**
此外,为了便于研究人员使用,官方还提供了相应的 ground truth 标签文件[^3]。
#### 下载方法
尽管直接从官网获取 ISIC 2017 数据集可能存在一定困难,但仍可通过以下途径获得所需资源:
1. 访问 ISIC 官方网站并注册账号后尝试下载目标年份的数据集合 https://www.isic-archive.com/。
2. 如果遇到访问障碍或者链接失效的情况,则可以考虑借助第三方平台托管版本,例如 Kaggle 上可能有用户分享过的完整数据包。注意确认这些副本是否经过授权再加以利用[^4]。
以下是 Python 脚本示例代码片段展示如何读取此类图像数据供模型训练之用:
```python
import os
from PIL import Image
import pandas as pd
# 假设已成功下载解压至本地目录 'isic_2017'
data_dir = './isic_2017'
metadata_df = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'meta_data.csv'))
for index, row in metadata_df.iterrows():
img_path = os.path.join(data_dir, f"{row['image_id']}.jpg")
label = row['dx']
try:
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
# 进一步处理逻辑...
except Exception as e:
print(f"Error loading {img_path}: {e}")
```
阅读全文
相关推荐

















