儿科腕部骨折X光数据集
包含20,327张儿科腕部X光片及详细标签，用于骨折检测与分类模型训练。
基本信息
资源简介
该数据集包含20,327张儿科腕部X光片，来自6,091名患者，每张图像附有骨折可见性、AO骨折分类、骨侧别、投射角度、患者年龄性别、图像质量混杂因素（如石膏、金属植入物、骨质疏松等）等详细标签。数据集已按患者级别划分训练/验证/测试集，适用于训练和评估骨折检测与分类模型，以及医学影像AI研究。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Layered-Labs/pediatric-wrist-fracture-xray")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Layered-Labs/pediatric-wrist-fracture-xray
数据说明
该数据集包含20,327张儿科腕部X光片，来自6,091名患者，每张图像附有骨折可见性、AO骨折分类、骨侧别、投射角度、患者年龄性别、图像质量混杂因素（如石膏、金属植入物、骨质疏松等）等详细标签。数据集已按患者级别划分训练/验证/测试集，适用于训练和评估骨折检测与分类模型，以及医学影像AI研究。
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。
完整数据卡：huggingface.co/datasets/Layered-Labs/pediatric-wrist-fracture-xray
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