产品基本信息

• 数据规模：包含 2400 + 张男性脱发图像，提供有限预览，完整数据集需联系获取。
• 数据内容：图像从 5 个角度拍摄，覆盖不同头发密度、毛囊可见性和皮肤类型；按 Norwood-Hamilton 量表标注为 7 类，清晰区分脱发程度。
• 核心用途：适用于脱发诊断模型训练、头皮健康评估算法开发、个性化头发修复治疗研究等医疗 AI 领域。
• 提供方：由 UniData 提供，该机构专注于为 AI/ML 项目提供高质量数据集、内容审核、数据收集与标注服务。
• 获取方式：有限预览可查看，完整数据集需通过https://unidata.pro联系，商议具体需求及定价。

产品使用说明

1. 数据预览与理解：获取有限预览数据后，观察不同角度的头皮图像，对照 Norwood-Hamilton 分级标准理解 7 个类别的划分依据，熟悉图像中头发密度、毛囊状态等关键特征。
2. 数据预处理：使用图像处理工具（如 Python 的 OpenCV 库）对图像进行标准化处理（统一尺寸、调整亮度 / 对比度以适配不同拍摄条件），解析标注信息，将分级标签转换为模型可识别的数值编码。
3. 模型训练：将预处理后的图像和分级标签用于训练深度学习模型（如 CNN、ResNet 等），让模型学习从图像中识别脱发程度，通过交叉验证优化模型，提高对不同角度、不同皮肤类型图像的分级准确性。
4. 模型应用与验证：将训练好的模型用于辅助皮肤科医生进行脱发诊断，对比模型预测结果与人工诊断结论，评估模型性能；基于模型分析结果，为患者提供个性化的头发修复治疗建议。

应用场景

1. 医疗诊断辅助：医疗机构可基于数据集开发脱发自动诊断系统，帮助医生快速、客观地评估患者脱发程度（基于 Norwood-Hamilton 分级），尤其适合基层医院或经验不足的医师参考，提高诊断一致性。
2. 医美行业研发：植发机构或护发产品企业可利用数据集训练模型，分析不同脱发级别的头皮特征，开发针对性的治疗方案（如植发手术规划）或护发产品（如防脱洗发水配方优化），提升服务精准度。
3. 学术研究：皮肤科研究人员可借助数据集探索脱发模式的早期识别方法，通过分析图像中毛囊变化与分级的关联，揭示脱发进展规律，为脱发预防研究提供数据支撑。

相似产品

产品来源