基于改进YOLOv11的儿童肱骨髁上骨折检测基准X射线数据集
该数据集是一个包含10,325张去标识化儿童肘部X射线图像的医学影像数据集，其中2,015张由骨科专家精细标注，专门用于儿童肱骨髁上骨折的检测与诊断，主要模态为X射线影像，旨在支持基于改进YOLOv11模型的小目标检测研究，推动儿科骨科AI辅助诊断工具的开发与应用。
基本信息
资源简介
PediaSHF-DX是一个专门针对儿童肱骨髁上骨折（SHF）的高质量X射线影像基准数据集。肱骨髁上骨折是儿童最常见的肘部骨折类型，通常由于跌倒时手部伸展所致。该数据集共包含来自5,163名儿科患者的10,325张去标识化肘部X射线图像，其中2,015张图像由两位经验丰富的骨科医生采用双盲交叉审阅协议进行精细标注，确保了标签的准确性和临床可靠性。数据集的构建旨在支持儿童肩部和髋部骨折的自动化精确诊断，并用于评估基于改进YOLOv11的检测模型。该模型引入了局部注意力增强的瓶颈模块和优化的传输结构，以提升对小骨折的敏感性和细粒度特征提取能力。在包含8,310张图像的独立测试集上，模型达到了0.96的精确度，表现出良好的泛化性和鲁棒性。PediaSHF-DX已公开在Figshare平台上，为开发儿科骨科护理的AI驱动诊断工具，特别是小目标检测任务，提供了宝贵的资源。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取（Figshare）
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数据说明
PediaSHF-DX是一个专门针对儿童肱骨髁上骨折（SHF）的高质量X射线影像基准数据集。肱骨髁上骨折是儿童最常见的肘部骨折类型，通常由于跌倒时手部伸展所致。该数据集共包含来自5,163名儿科患者的10,325张去标识化肘部X射线图像，其中2,015张图像由两位经验丰富的骨科医生采用双盲交叉审阅协议进行精细标注，确保了标签的准确性和临床可靠性。数据集的构建旨在支持儿童肩部和髋部骨折的自动化精确诊断，并用于评估基于改进YOLOv11的检测模型。该模型引入了局部注意力增强的瓶颈模块和优化的传输结构，以提升对小骨折的敏感性和细粒度特征提取能力。在包含8,310张图像的独立测试集上，模型达到了0.96的精确度，表现出良好的泛化性和鲁棒性。PediaSHF-DX已公开在Figshare平台上，为开发儿科骨科护理的AI驱动诊断工具，特别是小目标检测任务，提供了宝贵的资源。
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