本文章介绍了一项公共皮肤科图像分析挑战赛的设计与实现，其目的是支持自动诊断致命皮肤癌症麻风疹的算法的研究与开发。通过划分子挑战来分别完成图像分析任务，包括皮损分割、皮损内皮肤镜特征检测和黑色素瘤分类。最终统计共有 79 组参赛选手，38 名参赛者，是迄今为止在皮损镜下诊断黑色素瘤的最大标准化和比较研究之一。

May, 2016

本研究总结了由国际皮肤成像协作组织（ISIC）主办的全球最大的皮肤图像分析挑战赛的结果，旨在建立皮肤图像智能分析的新标准，实验表明，当前前沿的皮肤图像智能分析仍存在诊断错误率较高的问题以及算法能力泛化差异问题，这对于卫生保健领域中的机器学习工具监管机构来说是一个重要考虑。

Feb, 2019

这篇研究提供了一个多样化的数据集，包括 12,345 个高分辨率的皮肤镜图像，涵盖了 38 个皮肤病变的亚类，为皮肤病变的早期诊断提供了可靠的基础和有针对性的研究。

Jun, 2024

利用具有不同种族和不同获取模式的皮肤镜图像，通过不同的采集和清洗方法以及半自动工作流程和特别训练的神经网络，我们成立了 HAM10000 数据集，这个数据集由 10015 个用于学术机器学习目的的皮肤镜图像组成，覆盖养猪场多种重要诊断范畴，用于训练神经网络。

Mar, 2018

本文针对现有的皮肤病例资料集中的偏见问题，提出一系列实验，发现机器学习模型在没有临床有意义信息的情况下可以正确分类皮肤病变图像，这强烈暗示了伪相关性引导模型。通过本次实验，揭示了模型在小型数据集中训练和评估的局限性，为未来的模型指导提供了参考。

Apr, 2019

本研究针对皮肤病变分析提出计算机辅助诊断系统，提供临床图像数据、病人临床数据以及 6 种不同皮肤病变诊断分类的数据集，以期协助临床医生进行皮肤癌的检测。

Jul, 2020

本文提出了两种深度学习方法来解决皮损分割、皮损皮肤镜特征提取和皮损分类三个任务，实验结果在 ISIC 2017 测试集上表现出有前景的准确率

Mar, 2017

本研究运用深度学习模型通过计算机视觉系统对皮肤镜图像进行分析和诊断，以检测黑色素瘤和恶性皮肤癌，其中测试结果表明 PNASNet-5-Large 模型具有最佳的验证得分 0.76。

Jan, 2019

本篇论文总结了 BCN20000 数据集，该集包含来自巴塞罗那医学中心在 2010 年至 2016 年期间拍摄的 19424 张皮肤镜检影像，旨在研究皮肤癌的非受限分类问题，包括在难以诊断的部位（指甲和黏膜），不适合镜检设备孔径的大型病变和低色素病变。BCN20000 将提供给 ISIC Challenge 2019 的参与者使用，参与者需要训练算法自动分类皮肤癌镜检影像。

Aug, 2019

该研究开发了一个基于智能手机拍摄的脂肪瘤皮肤病变图像的计算机辅助诊断系统，通过提取图像特征和病人背景信息来提高皮肤病变诊断的准确性，在实验中与专家的判断相当。

Jan, 2022