小儿肱骨髁上骨折X射线基准数据集
该数据集是一个包含10,325张儿科患者肘部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张图像经过骨科医生精细标注，数据模态为二维X射线灰度图像，主要用于支持基于深度学习的小物体检测算法开发，特别是改进的YOLOv11模型在骨折自动识别、定位及分类方面的研究，旨在提升儿科骨科AI诊断工具的准确性和临床实用性。
基本信息
资源简介
PediaSHF-DX是一个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肘部最常见的骨折类型，通常由手部伸展摔倒引起，准确及时的诊断对于避免神经血管损伤、骨筋膜室综合征和畸形愈合等严重并发症至关重要。该数据集包含来自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，确保了标注的准确性和临床可靠性。数据集主要用于支持基于人工智能的儿科骨科诊断工具开发，特别是在小物体检测任务中，可应用于骨折自动检测、分类及严重程度评估等研究方向。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
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数据说明
PediaSHF-DX是一个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肘部最常见的骨折类型，通常由手部伸展摔倒引起，准确及时的诊断对于避免神经血管损伤、骨筋膜室综合征和畸形愈合等严重并发症至关重要。该数据集包含来自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，确保了标注的准确性和临床可靠性。数据集主要用于支持基于人工智能的儿科骨科诊断工具开发，特别是在小物体检测任务中，可应用于骨折自动检测、分类及严重程度评估等研究方向。
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