摘要：该数据集面向系统性红斑狼疮（Systemic Lupus Erythematosus，SLE）医学图像识别与辅助诊断研究构建，主要用于区分狼疮患者与非狼疮个体的医学图像
数据集概述
该数据集面向系统性红斑狼疮（Systemic Lupus Erythematosus，SLE）医学图像识别与辅助诊断研究构建，主要用于区分狼疮患者与非狼疮个体的医学图像。数据集采用二分类结构，将样本划分为 Lupus（狼疮） 和 Non-lupus（非狼疮） 两类，可直接用于监督学习模型训练，适合开展 CNN、ResNet、EfficientNet、Vision Transformer 等医学图像分类实验。
数据结构与关键特征
数据集主要由两个类别文件夹组成：Lupus 类包含被诊断为系统性红斑狼疮患者的相关图像，Non-lupus 类包含健康个体或未诊断为系统性红斑狼疮个体的图像。图像主要采用 .jpg、.png 等常见格式，结构简单，便于按照训练集、验证集和测试集进一步划分。需要注意的是，如果当前数据仅提供 Lupus / Non-lupus 文件夹级类别标签，而没有 YOLO 格式的边界框标注文件（.txt），那么它本质上更适合做图像二分类，而不是传统 YOLO 目标检测任务。
应用价值与研究方向
该数据集可用于红斑狼疮图像分类、自身免疫性疾病识别、医学图像特征提取及 AI 辅助诊断等研究方向。研究者可以通过迁移学习训练 ResNet、DenseNet、EfficientNet、MobileNet 或 ViT 等模型，实现狼疮与非狼疮样本的自动判别；也可以结合数据增强、类别平衡、Grad-CAM 可解释性分析以及模型集成等方法，提高诊断模型的鲁棒性和可解释性。若后续补充病灶区域的边界框或分割标注，还可以进一步扩展至狼疮相关皮肤病灶检测与病灶区域分割任务。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-818
文件大小：52M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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