数据集概览
定义：皮肤镜皮肤病变影像数据集是由长沙朗慧信息科技有限公司构建的是由长沙朗慧信息科技有限公司构建的大规模皮肤病变影像标注数据库。涵盖皮肤镜图像、皮损临床照片及病理金标准诊断报告，保留原始分辨率、偏振/浸渍模式及设备信息，配套皮损类型（原发/继发30+种子类型）、颜色、大小、数目、形状、排列、边缘等14维结构化标注，并标注疾病词Top3及ICD编码映射。
| 数据集名称 | 皮肤镜皮肤病变影像数据集 |
| 数据总量 | 纳入皮肤镜总量1,000,000例 |
| 影像模态 | 皮肤镜（dermoscopy）+ 临床摄影（clinical photography） |
| 原始数据 | 设备原始导出皮肤镜图像及皮损临床照片，保留原始分辨率、偏振/浸渍模式、设备信息 |
| 标注维度 | 14个结构化维度：年龄/部位/皮损类型/颜色/大小/数目/形状/排列/湿度/边缘/鳞屑痂等 |
| 皮损类型 | 原发皮损（斑疹/丘疹/结节/水疱/脓疱/风团等）+ 继发皮损（鳞屑/痂/糜烂/溃疡等）30+种子类型 |
| 疾病标注 | 每例标注TOP3疾病诊断词（含ICD-10编码映射） |
| 空间标注 | 皮损区域拉框（Bounding Box），支持多病灶同时标注 |
| 来源机构 | 合作三甲医院皮肤科 |
| 应用场景 | 皮肤病AI辅助诊断、皮肤镜图像分析、黑色素瘤筛查、皮损分割与分类 |
交付规格与字段要求
数据集严格遵循DERM-SKIN统一交付索引要求，确保数据质量与可追溯性。
交付与计数：一行对应一次皮肤镜检查/病变；多序列/多视图仅计1例
覆盖范围：覆盖皮肤镜图像及皮损临床照片，保留原始分辨率和设备信息
阳性与构成：明确病变作为主体；良性、正常对照和不确定病例分别保留
病理金标准：病理确诊结果作为金标准，疑似、考虑与确诊分别保留
跨数据关联：优先关联皮肤病理、治疗和随访
2026前沿AI研究进展
领域综述：2025-2026年皮肤镜AI在多模态融合（TG-CAVNet）和集成学习（XGBoost+Xception AUC 0.988）方面取得突破，XAI可解释性和few-shot学习成为前沿方向。
深度学习+集成学习黑色素瘤识别
Frontiers in Oncology, 2026XGBoost+Xception组合在测试集AUC达0.988，训练集AUC 1.00，比较9个CNN模型在ISIC-2024和HAM10000上的表现。
TG-CAVNet文本引导多模态皮肤病变检测
Scientific Reports, 2026融合Bio-ClinicalBERT编码的临床文本与EfficientNet-B4视觉特征，通过文本引导通道特征调制与交叉注意力实现多模态检测。
EfficientNetV2+XAI皮肤病变自动诊断
arXiv, 2026基于EfficientNetV2-L+通道注意力+Grad-CAM/Saliency的解释性框架，总准确率91.15%，macro F1 85.45%。
AMCANet小样本皮肤病变分类
PLOS ONE提出自适应多尺度卷积注意力网络，针对皮肤病变局部结构细节和边界特征，提升few-shot分类鲁棒性。
标注流程与质控
影像采集与脱敏
标准化采集流程，设备原始导出完整数据，去除患者身份信息（PHI）后入库。
初标（专科医师）
主治医师对照标准逐例标注，包括病灶定位、形态学描述、疾病词判定。
审核（副主任及以上）
副主任及以上职称专家对初标结果逐项审核，修正错误标注，补充遗漏维度。
一致性评估
随机抽取10%样本由3位医师独立标注，计算Fleiss' Kappa系数，低于0.75的维度标识为需返修。
授权与使用协议
学术研究许可
面向高校和科研机构，支持医学AI相关学术研究。签署协议后提供脱敏数据子集，需注明来源：朗慧科技 DataAssetsAPI。
商业授权许可
面向医疗器械企业、AI诊断公司，支持医学AI产品研发和医疗器械注册。提供全量数据+定制标注+增量更新服务。
数据合规声明
所有影像均来源合法授权，PHI字段全量脱敏，不包含任何可直接识别个人身份的信息，符合《个人信息保护法》和《数据安全法》要求。
定制服务
支持特定病种增补、多模态标注扩展、AI辅助诊断模型定制训练等扩展需求。