人体骨折多模态图像数据集 (HBFMID)
HBFMID 是一个包含 X-ray 与 MRI 的人体骨折多模态图像数据集，覆盖肘部、手指、前臂、肱骨、肩部、股骨、胫骨、膝部、髋骨、腕部、脊髓以及部分健康骨骼
基本信息
资源简介
人体骨折多模态图像数据集 (HBFMID)
Human Bone Fractures Multi-modal Image Dataset (HBFMID)
HBFMID 是一个包含 X-ray 与 MRI 的人体骨折多模态图像数据集，覆盖肘部、手指、前臂、肱骨、肩部、股骨、胫骨、膝部、髋骨、腕部、脊髓以及部分健康骨骼。数据集主要使用 641 张原始图像，其中 X-ray 510 张、MRI 131 张，并划分为训练集 449 张、验证集 128 张、测试集 64 张。图像经过自动定向、缩放至 640×640 和对比度调整等预处理，并采用缩放、平移、剪切、裁剪、随机旋转和亮度变化等增强技术，适用于骨折相关的图像分类研究（来源 Mendeley Data）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-12-02。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：人体骨折多模态图像数据集 (HBFMID) 由 X-ray 和 MRI 图像组成，包括肘部、手指、前臂、肱骨、肩部、股骨、胫骨、膝部、髋骨、腕部、脊髓以及部分健康骨骼。该数据集主要使用了 641 张原始图像，其中 510 张为 X-ray，131 张为 MRI 图像。之后，我们将数据集分为三个部分：训练集（449 张图像）、验证集（128 张图像）和测试集（64 张图像）。我们使用标注技术对图像数据进行标注。图像预处理应用了自动定向、将图像尺寸调整为 640 X 640 以及对比度调整。对于增强，应用了缩放、平移、剪切、裁剪、随机旋转和亮度变化等多种技术。在增强技术中，使用了以下参数：翻转（水平、垂直）、旋转（在 -5° 和 +5° 之间）、剪切（±2°
【数据结构与技术规格】
文件数 3080 个，合计 41.34 MB。数据集 DOI：10.17632/xwfs6xbk47.1。
【主题与分类】
主题标签：肌肉骨骼系统疾病、骨折、X-ray、MRI、多模态图像、图像分类、数据增强。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/xwfs6xbk47
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/xwfs6xbk47
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 41.3 MB。
数据说明
Shahnaj Parvin (2024). Human Bone Fractures Multi-modal Image Dataset (HBFMID) [Dataset]. http://doi.org/10.17632/xwfs6xbk47.1
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
