骨折数据集
文件数 1 个，合计 92.62 MB。本站分类：损伤、中毒及外因。本数据集为损伤、中毒及外因领域公开数据集。本数据集为创伤与损伤领域的时间序列公开数据集，来源：google_dataset。
基本信息
资源简介
骨折数据集
fracture-dataset 是一个以骨折相关影像与文本为模态的公开数据集，托管于 huggingface.co，源站标题为 architojha/fracture-dataset。该数据集在本站归入“损伤、中毒及外因 / 其他”分类，属于损伤、中毒及外因领域的公开数据资源。数据集整体规模较小，主题标签显示样本量处于 n<1K 区间，文件总数为 1 个，合计约 92.62 MB，以 Parquet 列式格式存储，发布时间为 2026-08-02。数据同时包含图像与文本两种模态，并提供面向 datasets、pandas、polars、mlcroissant 等工具的读取支持，适合作为骨折相关任务的小规模实验与流程验证素材。
【数据集背景】
该数据集面向损伤、中毒及外因这一大类主题，具体指向骨折（fracture）相关数据。源站将其作为独立数据集发布，作者署名为 archit ojha，发布年份标注为 2026 年。从主题标签看，数据集同时覆盖图像与文本两种模态，说明其内容并非单一类型的信号，而是可能将影像材料与文字信息组织在同一数据文件中。数据集规模被标注为 n<1K，属于小体量数据集，适合快速加载与初步探索，而非大规模训练场景。关于数据集的立项动机、临床背景与研究目标，源站未提供。
【数据内容】
数据集仅包含 1 个文件，样例路径为 data/train-00000-of-00001.parquet，合计约 92.62 MB。文件采用 Parquet 列式存储格式，这种格式便于按列读取、压缩存储并与常见数据分析工具衔接。由于全部内容集中于单个 Parquet 文件，数据在逻辑上以单一切分（train）形式组织，未体现额外的训练/验证/测试划分。数据模态包括图像与文本两类，但具体字段名称、字段数量、图像分辨率、文本语言与内容类型等细节，源站未提供。样本量处于 n<1K 区间，意味着记录条数较少，单条记录可能承载较大的图像负载，从而形成约 92.62 MB 的整体体积。
【采集与来源】
数据集来源站为 huggingface.co，源站标题为 architojha/fracture-dataset，作者为 archit ojha。源站描述以引用格式给出该数据集的名称、作者、年份与链接。主题标签中的 region:us 表明其区域标记为美国，但该标记的具体含义（如发布区域或数据来源区域）源站未提供。关于原始影像的采集机构、采集设备、采集时间、受试者来源、标注流程与伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
结合其损伤、中毒及外因的领域归属与图像、文本双模态特征，该数据集可用于骨折相关主题的小规模探索性分析、数据加载与格式转换流程验证，以及面向 Parquet 存储的读取管线测试。由于样本量低于 1K，它更适合作为方法原型的快速验证素材、教学演示数据或数据工程环节的样例输入，而不宜直接作为大规模模型训练的唯一数据基础。关于该数据集是否适用于临床诊断、分型或预后等具体任务，源站未提供明确说明。
【使用方法】
使用时可先下载唯一的数据文件 data/train-00000-of-00001.parquet，合计约 92.62 MB。读取方式上，可借助 Parquet 列式存储的特性，使用 datasets、pandas、polars 或 mlcroissant 等工具加载。建议先在小样本上核对字段结构与编码方式，确认图像与文本字段的解析结果无误后，再批量接入后续流程。由于数据仅有一个文件且未划分验证集，若需评估模型泛化能力，需自行设计切分方案。具体的字段说明、图像解码方式与文本编码细节，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的主要限制在于规模较小（n<1K）且仅含单个文件，缺乏独立的验证与测试切分，可能影响模型评估的稳定性。数据模态虽包含图像与文本，但字段级信息、标注质量、缺失情况与类别分布均未在源站说明，使用前需自行核查。此外，数据集归入“损伤、中毒及外因 / 其他”分类，其具体任务定义与标签体系源站未提供，使用时应注意与目标任务的匹配度。关于数据是否存在偏倚、是否经过脱敏处理等信息，源站未提供。
【引用与许可】
引用该数据集时，可参照源站给出的格式：archit ojha (2026). fracture-dataset [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/architojha/fracture-dataset。关于该数据集的具体许可协议、使用条款与再分发限制，源站未提供，使用前应向数据发布方确认。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("architojha/fracture-dataset")
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/architojha/fracture-dataset
数据集大小约 92.6 MB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.md
数据说明
archit ojha (2026). fracture-dataset [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/architojha/fracture-dataset
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。
数据缺失？
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