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DermNet NZ|皮肤病学数据集|医学图像数据集
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DermNet NZ 是一个皮肤病学图像数据库，包含超过23,000张皮肤病图像，涵盖了2,300多种皮肤病。该数据集主要用于教育和研究目的，帮助医生和研究人员识别和诊断各种皮肤病。
提供机构：
www.dermnetnz.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
DermNet NZ数据集的构建基于新西兰皮肤病学网络（DermNet NZ）的广泛皮肤病学图像库。该数据集通过系统性地收集、分类和标注来自临床实践中的皮肤病图像，涵盖了多种皮肤病类型。图像采集过程中，采用了高分辨率相机，确保图像质量的清晰度和细节的丰富性。随后，通过专业皮肤病学家的严格审核和标注，确保每张图像的分类准确性和临床相关性。
特点
DermNet NZ数据集以其多样性和专业性著称。该数据集包含了超过23,000张皮肤病图像，覆盖了23种不同的皮肤病类型，包括但不限于牛皮癣、湿疹和黑色素瘤。每张图像均附有详细的临床描述和分类标签，为皮肤病学的研究和诊断提供了宝贵的资源。此外，数据集的图像质量高，细节丰富，适合用于深度学习和计算机视觉算法的训练和验证。
使用方法
DermNet NZ数据集主要用于皮肤病学的研究和临床诊断支持。研究人员可以利用该数据集进行皮肤病分类算法的开发和优化，通过训练深度学习模型，提高皮肤病诊断的准确性和效率。临床医生则可以借助该数据集进行病例学习和诊断参考，提升对复杂皮肤病变的识别能力。此外，数据集的高质量图像和详细标注也适用于医学教育和培训，帮助医学生和初级医生更好地理解和识别各种皮肤病。
背景与挑战
背景概述
DermNet NZ数据集是由新西兰皮肤病学研究所创建的，旨在为皮肤病学领域的研究提供丰富的图像资源。该数据集包含了多种皮肤病的图像，涵盖了从常见到罕见的各种病例。自创建以来，DermNet NZ已成为皮肤病学研究的重要工具，尤其在皮肤病分类和诊断方面发挥了关键作用。其核心研究问题是如何通过图像分析技术提高皮肤病的诊断准确性和效率，从而对皮肤病学领域产生了深远的影响。
当前挑战
DermNet NZ数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，皮肤病图像的多样性和复杂性使得数据标注和分类变得极为困难。其次，由于皮肤病症状的相似性，区分不同类型的皮肤病需要高精度的图像分析技术。此外，数据集的规模和质量也对研究结果的可靠性提出了高要求。这些挑战不仅影响了数据集的构建过程，也对后续的研究和应用提出了更高的技术要求。
发展历史
创建时间与更新
DermNet NZ数据集由新西兰皮肤病学研究所于2002年创建，旨在为全球皮肤病学研究提供一个全面的图像和信息资源。该数据集自创建以来，定期进行更新，以确保其内容的时效性和准确性。
重要里程碑
DermNet NZ数据集的一个重要里程碑是其在2008年推出的在线图像数据库，这一举措极大地促进了皮肤病学的教育和研究。随后，2015年，该数据集引入了用户上传功能，允许医疗专业人员和研究人员共享他们的病例图像，进一步丰富了数据库的内容。此外，2018年，DermNet NZ与多家国际医疗机构合作，推出了多语言支持，使得全球范围内的用户都能方便地访问和使用该数据集。
当前发展情况
当前，DermNet NZ数据集已成为全球皮肤病学领域的重要资源，其丰富的图像和详细的信息为临床诊断、教育和研究提供了宝贵的支持。该数据集不仅在学术界广泛应用，还为公众提供了皮肤病相关知识的普及平台。通过持续的技术创新和内容更新，DermNet NZ数据集不断适应新的研究需求和临床实践，为推动皮肤病学的发展做出了重要贡献。
发展历程
- DermNet NZ首次上线，由新西兰奥克兰大学的皮肤病学教授Amanda Oakley创建，旨在提供皮肤病学的在线教育资源。
- DermNet NZ开始提供皮肤病图片库，成为全球皮肤病学领域的重要参考资源。
- DermNet NZ的图片库扩展至超过10,000张图片，涵盖了多种皮肤病的临床表现。
- DermNet NZ引入用户反馈系统，允许用户提交皮肤病相关问题，并由专家团队进行解答。
- DermNet NZ推出移动应用程序，方便用户随时随地访问皮肤病学资源。
- DermNet NZ的图片库进一步扩展至超过25,000张图片，并增加了多语言支持，以服务全球用户。
常用场景
经典使用场景
在皮肤病学领域，DermNet NZ数据集以其丰富的皮肤病图像和详细的分类标签而著称。该数据集广泛应用于皮肤病分类和诊断的研究中，为研究人员提供了宝贵的视觉数据资源。通过深度学习算法，研究人员能够训练模型以自动识别和分类各种皮肤病，从而提高诊断的准确性和效率。
实际应用
在实际应用中，DermNet NZ数据集已被广泛应用于皮肤病诊断软件的开发。这些软件能够辅助医生进行快速、准确的诊断，特别是在资源匮乏的地区，提高了医疗服务的可及性和质量。此外，该数据集还支持远程医疗的发展，使得患者能够通过在线平台获得专业的皮肤病诊断建议。
衍生相关工作
基于DermNet NZ数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，一些研究团队开发了基于深度学习的皮肤病自动分类系统，显著提高了诊断的准确率。此外，该数据集还促进了皮肤病图像分析领域的研究，推动了图像处理和机器学习技术在医疗领域的应用。这些衍生工作不仅丰富了皮肤病学的研究内容，也为相关技术的发展提供了新的思路。
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Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
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(주)동구바이오제약 기업소개 - 업력 : 42년차, 기업형태 : -, 업종 : 완제 의약품 제조업 | (주)동구바이오제약의 직원수, 연봉, 채용, 근무환경, 복리후생, 재무정보 등이 궁금하시다면, 사람인에서 더 많은 정보를 확인해보세요.
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