为助力皮肤疾病相关的科研探索与人工智能应用开发，CAIE现面向会员人群分享一套源自高质量皮肤疾病图像数据集，可支撑图像分类、分割等算法任务的模型训练，也适用于医学研究与教学场景。

数据集关键信息

• 病种覆盖：包含9类临床常见或需重点关注的皮肤疾病，具体为：湿疹、黑色素瘤、特应性皮炎、基底细胞癌（BCC）、黑色素细胞痣（NV）、良性角化病样病变、牛皮癣（含扁平苔藓表现）、脂溢性角化病、癣 / 念珠菌病等真菌性疾病，以及疣、软疣等病毒性皮肤疾病。

• 样本规模：总计 27200 余张图像，各病种样本量从 1200 + 到 7900 + 不等（如黑色素细胞痣含 7970 张，基底细胞癌含 3323 张），满足大样本分析需求。

• 图像与标注：图像分辨率为 2136×3216，可清晰呈现皮损的纹理、色泽等细节；部分样本附带患者年龄、性别及皮肤基础状态（如毛孔、弹性等）标注，为临床特征关联研究提供支持。

适用场景

• 人工智能领域：皮肤疾病图像分类、语义分割模型的训练与验证；
• 医学研究：皮肤疾病的临床表型分析、病种鉴别诊断研究；
• 医学教育：皮肤性病学的案例教学、皮损形态学识别学习。

彩蛋时刻！资料获取方式

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