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大规模皮肤病变影像标注数据库。涵盖皮肤镜图像和皮损临床照片，保留原始分辨率、偏振/浸渍模式及设备信息，配套皮损类型、颜色、大小、形状、边缘等14维结构化标注，标注疾病Top3及ICD-10编码映射，病理确诊结果作为金标准，为皮肤病AI辅助诊断和黑色素瘤筛查模型训练提供高质量数据支撑。
| 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/边缘等 |
| 皮损类型 | 原发皮损（斑疹/丘疹/结节/水疱等）+ 继发皮损（鳞屑/痂/糜烂等）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），病理确诊作为金标准 |
| 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；按主键去重
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
原始数据要求：设备原始导出图像，保留偏振模式、浸渍模式、设备厂商和型号
标注字段：14维结构化字段 + TOP3疾病诊断 + ICD-10编码 + Bounding Box
跨数据关联：优先关联皮肤病理、治疗和随访；病理确诊与疑似诊断分别标记
2026前沿AI研究进展
领域综述：以下汇总2025-2026年国际顶级期刊发表的相关AI研究成果，包括论文DOI、关键性能指标及研究机构，供研究者和合作伙伴参考。
数据来源：2025-2026年国际顶刊发表研究 · 朗慧科技整理
TG-CAVNet: 文本引导的多模态皮肤病变检测
Sci, 2026融合临床文本与皮肤镜图像的多模态检测模型，七分类任务AUC达0.956。
XGBoost+Xception集成学习皮肤病变分类
Front, 20269个CNN模型系统对比中，XGBoost+Xception组合取得最优AUC 0.988。
EfficientNetV2-L+Grad-CAM皮肤病变可解释AI
arXiv, 2026集成可解释AI的皮肤病变分类系统，Grad-CAM与医师关注区域一致性达87.3%。
AMCANet: 少样本皮肤病变分类
IEEE, 2025针对罕见皮肤病变的少样本分类网络，5-shot准确率达78.4%。
全球不同皮肤类型皮肤镜AI的公平性研究
JAMA, 2026首个大规模皮肤镜AI公平性研究，揭示深色皮肤人群诊断性能下降问题。
数据集病种分布
朗慧科技数据集概览 · 数据构成示意
论文数据来源于公开发表的学术研究，具体性能指标因数据集和评估方法不同可能存在差异。朗慧科技数据集为相关研究的复现和改进提供数据支撑。
标注流程与质控
影像采集与脱敏
标准化皮肤镜摄片流程，设备原始导出完整数据，PHI字段全量脱敏。
初标（皮肤科医师）
皮肤科主治医师对照标准逐例标注，包括皮损定位、形态描述和疾病词判定。
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。