什么是ISIC数据集

ISIC 数据集概览

1. 什么是 ISIS 数据集？

ISIC 数据集是由 International Skin Imaging Collaboration（国际皮肤影像协作组织）维护的全球最大公开皮肤病变图像库。它收集了来自多家医院和研究机构的皮肤镜照片，覆盖多种肤色、年龄、部位和病变类型，旨在推动皮肤癌（尤其是黑色素瘤）自动诊断技术的发展。

2. 主要版本与规模

近年来，数据集规模呈指数增长，尤其是 2024 年引入的 3D‑SLICE 子集，使得训练深度学习模型的样本量大幅提升。

3. 数据内容与标注

• 原始图像：彩色皮肤镜图，分辨率常在 1024×1024 像素以上。
• 元数据：包括患者年龄、性别、病变部位、临床诊断（良性/恶性）等结构化信息。
• 像素级掩码：由皮肤科专家手工标注的病变边界，用于分割任务。
• 特征标注：网络状结构、负网络、条纹、粟丘疹样囊肿等细粒度特征（主要在 2017 年挑战中提供）。

4. 常用评估指标

• 分类：AUC、准确率、召回率、F1‑score。
• 分割：Dice 系数、IoU（Intersection over Union）。
• 特征检测：平均精度（mAP）等。

这些指标在 ISIC 官方挑战赛的评审报告中都有明确说明。

5. 获取方式与使用许可

1. 官方主页：<https://www.isic-archive.com/ >（提供数据浏览、下载链接、API 文档）。
2. 挑战赛页面：<https://challenge.isic-archive.com/ >（每年发布新任务和对应数据集）。
3. GitHub 下载脚本：<https://github.com/GalAvineri/ISIC-Archive-Downloader >，可批量下载全部公开图像。
4. Kaggle：搜索 “ISIC” 可找到历届挑战赛的镜像数据集，适合快速实验。

数据均采用 CC‑0 或 CC‑BY 许可，使用时需在论文或项目中注明来源（如 “Data from ISIC Archive (https://www.isic-archive.com/ )”）。

6. 研究与应用现状

• 多篇综述和基准评测表明，ISIC 数据集是皮肤癌自动诊断领域最常用的基准，已推动了大量深度学习模型（ResNet、EfficientNet、Vision Transformer 等）的创新。
• 2024 年的 3D‑SLICE 子集进一步促进了 3D 病变定位 与 跨模态学习 的研究方向。

关键链接（可直接点击访问）‍

• 官方数据门户：<https://www.isic-archive.com/ >
• 挑战赛主页（历届任务）：<https://challenge.isic-archive.com/ >
• GitHub 下载脚本：<https://github.com/GalAvineri/ISIC-Archive-Downloader >
• Kaggle 公开赛（如 “ISIC 2019 – Skin Lesion Classification”）：<https://www.kaggle.com/competitions/isic-2019 >

以上即为 ISIC 数据集的详细介绍，涵盖了其定义、规模、内容、任务、获取方式以及主要研究进展。希望对你的学习或项目开展有所帮助。