本研究分析了使用RGB图像进行皮肤病变分类时，训练数据与实际应用之间的差距，评估了皮肤镜图像与临床样本的差异，探讨了数据变异对模型表现的影响，并提出结合不同数据分布的方法以提高模型准确性。

这项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。这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。