Notice bibliographique
Résumé
BOSQUE Test Set: A Dermoscopic Image Dataset from Colombian Patients with Diverse Skin Phototypes Description: The BOSQUE Test Set is a curated dataset of 151 dermoscopic images of pigmented skin lesions, collected from dermatology consultations and outreach campaigns in Bogotá, Colombia. Each image is accompanied by expert-verified metadata including histological diagnosis, patient demographic details, anatomical site, and skin phototype. The dataset is intended to support machine learning research in dermatology with a particular focus on skin tone diversity and fairness in diagnostic algorithms. The dataset was developed under the guidance of Universidad El Bosque, whose name inspired the acronym BOSQUE. It responds to the global underrepresentation of darker skin phototypes in existing dermoscopic image collections such as HAM10000, and aims to improve diagnostic equity through inclusive data curation. Key Features 151 dermoscopic images acquired in real-world clinical settings Captured using polarized light dermatoscopes (DermLite 4 + iPhone) Inclusive population: Sex: 97 Female, 54 Male Age groups: from 0–29 to 90+, categorized into clinically relevant bins Fitzpatrick skin phototypes: ranging from II to VI Type II (fair, burns easily): 11 patients Type III (light brown, mild burns): 94 patients Type IV (moderate brown, rarely burns): 34 patients Type V (dark brown, very rarely burns): 7 patients Type VI (deeply pigmented, never burns): 5 patients Lesion characteristics: Nature: benign or malignant (histopathologically confirmed) Size: categorized as ≤5mm, 6–10mm, 11–20mm, >20mm Evolution time: grouped into <1y, 1y, 2y, 3–4y, 5–9y, and 10y+ categories Anatomical site: head/neck, trunk, limbs, or acral areas Histopathological diagnosis: 7-class ISIC-style labels (akiec, bcc, bkl, df, mel, nv, vasc) Clinical label: melanocytic vs. non-melanocytic (from clinical diagnosis) Clinical context: includes personal history of NMSC and use of photosensitizing drugs Image naming: pseudonymized file names encode diagnosis label and image ID Ethics: all data anonymized and collected under IRB-approved protocol in Colombia Included Files BOSQUE_test_set.zip: Folder containing 151 dermoscopic image files (JPG) BOSQUE_metadata.csv: Metadata for each image, including: Patient sex, age group, skin phototype Anatomical site of the lesion Lesion nature (benign/malignant) Lesion size and evolution time (binned) Histological diagnosis (7-class) Clinical label (melanocytic / non-melanocytic) Use Cases This dataset is intended for: Benchmarking AI models for dermoscopic image classification Fairness analysis across skin tones, sex, and age groups Medical education and clinical training on diverse skin phototypes Comparison against HAM10000 or ISIC datasets in research Ethical Statement All patients provided informed consent for the capture and use of clinical and dermoscopic images, the collection of relevant clinical metadata, and the performance of skin biopsies for diagnostic confirmation. The study protocol was reviewed and approved by the Institutional Ethics Committee at Subred Integrada de Servicios de Salud Norte E.S.E and Universidad El Bosque (Bogotá, Colombia). All data were anonymized in compliance with Colombian health data privacy regulations and international ethical standards (e.g., Declaration of Helsinki). No personally identifiable information is included in the metadata or image files. Access to data was restricted to authorized investigators, and patients were informed about the research and educational use of their anonymized data. Suggested Citation [Author(s)]. (2025). BOSQUE Test Set: A Dermoscopic Image Dataset from Colombian Patients with Diverse Skin Phototypes [Data set]. Harvard Dataverse. https://doi.org/xxxxx
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,118 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».