PediaSHF-DX 儿童肱骨髁上骨折X射线基准数据集
该数据集是一个包含10,325张儿童肘部X射线影像的医学图像数据集，专门针对儿童肱骨髁上骨折的检测与诊断，其中2,015张图像由骨科医生进行了精细标注；数据模态为二维X射线图像，主要应用于医学影像分析领域，特别是通过改进的YOLOv11模型进行小骨折目标检测和AI辅助诊断工具的开发，以提升儿科骨科护理的准确性和效率。
基本信息
资源简介
该数据集是一个针对儿童肱骨髁上骨折（Supracondylar Humerus Fractures, SHFs）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，通常由手臂伸展时跌倒引起。数据集包含10,325张经过脱敏处理的儿童肘部X射线图像，来源于5,163名儿科患者。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了精细标注，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（SHFs）的自动化和精确诊断。研究团队还提出了一种基于改进YOLOv11的检测模型，通过引入局部注意力增强的瓶颈模块和优化传输结构，提升了小骨折区域的敏感性和细粒度特征提取能力。该模型在独立的8,310张测试图像上表现出色，精确度达到0.96，并在不同成像条件下展现出良好的泛化性和鲁棒性。该数据集已公开于Figshare平台，为开发儿科骨科护理中的人工智能诊断工具，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）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个针对儿童肱骨髁上骨折（Supracondylar Humerus Fractures, SHFs）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，通常由手臂伸展时跌倒引起。数据集包含10,325张经过脱敏处理的儿童肘部X射线图像，来源于5,163名儿科患者。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了精细标注，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（SHFs）的自动化和精确诊断。研究团队还提出了一种基于改进YOLOv11的检测模型，通过引入局部注意力增强的瓶颈模块和优化传输结构，提升了小骨折区域的敏感性和细粒度特征提取能力。该模型在独立的8,310张测试图像上表现出色，精确度达到0.96，并在不同成像条件下展现出良好的泛化性和鲁棒性。该数据集已公开于Figshare平台，为开发儿科骨科护理中的人工智能诊断工具，特别是小目标检测任务，提供了宝贵的资源。
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