DERM12345: A Large, Multisource Dermatoscopic Skin Lesion Dataset with 38 Subclasses

要約

皮膚病変データセットは、さまざまな皮膚状態を理解し、効果的な診断ツールを開発するために不可欠な情報を提供します。
これらは、人工知能に基づいた皮膚がんの早期発見を支援し、治療計画を容易にし、医学教育と研究に貢献します。
公開されている大規模なデータセットは、皮膚病変の下位分類を部分的にカバーしています。
この制限は、誤った予測を減らし、皮膚病変の失敗分析を改善するために、より広範囲で多様なデータセットの必要性を浮き彫りにしています。
この研究は、トルキエで収集されたヨーロッパとアジアの間の移行地帯のさまざまな皮膚タイプからなる皮膚病変の38のサブクラスを含む12,345枚の皮膚鏡画像で構成される多様なデータセットを提示します。
各サブグループには高解像度の写真と専門家の注釈が含まれており、将来の研究に強力で信頼できる基礎を提供します。
この研究で提供される各サブグループの詳細な分析は、的を絞った研究努力を促進し、皮膚病変に関する理解を深めます。
このデータセットは、5 つのスーパークラス、15 のメインクラス、38 のサブクラスと 12,345 枚の高解像度皮膚鏡画像を含む多様な構造によって特徴付けられています。

要約(オリジナル)

Skin lesion datasets provide essential information for understanding various skin conditions and developing effective diagnostic tools. They aid the artificial intelligence-based early detection of skin cancer, facilitate treatment planning, and contribute to medical education and research. Published large datasets have partially coverage the subclassifications of the skin lesions. This limitation highlights the need for more expansive and varied datasets to reduce false predictions and help improve the failure analysis for skin lesions. This study presents a diverse dataset comprising 12,345 dermatoscopic images with 38 subclasses of skin lesions collected in Turkiye which comprises different skin types in the transition zone between Europe and Asia. Each subgroup contains high-resolution photos and expert annotations, providing a strong and reliable basis for future research. The detailed analysis of each subgroup provided in this study facilitates targeted research endeavors and enhances the depth of understanding regarding the skin lesions. This dataset distinguishes itself through a diverse structure with 5 super classes, 15 main classes, 38 subclasses and its 12,345 high-resolution dermatoscopic images.

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