这是一套全面的 X 射线图像数据集，专为促进使用计算机视觉技术进行骨折检测的研究和开发而设计。

项目信息

编号：Dataset-9
大小：1.89G

数据信息

数据集类别：
1.负面类别（无骨折）：
XR_ELBOW_negative
XR_FINGER_negative
XR_FOREARM_negative
XR_HAND_negative
XR_SHOULDER_negative

2.正面类别（有骨折）：
XR_ELBOW_positive
XR_FINGER_positive
XR_FOREARM_positive
XR_HAND_positive
XR_SHOULDER_positive

数据集使用步骤：
（1）提取文件： 解压下载的文件以访问图像和 CSV 注释。
（2）加载数据： 使用适当的数据加载技术将图像和注释读入机器学习管道。
（3）训练和评估模型： 利用数据集，使用卷积神经网络 (CNN) 和其他机器学习算法等技术来训练和评估骨折检测模型。

数据描述：
每个 CSV 文件包含相应图像的以下信息：
（1）图像 ID： 每个图像的唯一标识符。
（2）类别标签： 表示图像被归类为负面（0）还是正面（1）。
（3）边界框坐标： 围绕骨折区域的边界框的坐标 (x_min, y_min, x_max, y_max)。
此数据集为骨折检测的自动化研究提供了强大的工具，特别适合基于YOLO的物体检测模型的训练与评估。

项目介绍

这是一套全面的 X 射线图像数据集，专为促进使用计算机视觉技术进行骨折检测的研究和开发而设计。该数据集包含20000张X光图像，分为两大类：阴性（无骨折）和阳性（有骨折），进一步按特定解剖区域进行分类。这种分类确保了骨折的多样性和检测的精确性。

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Dataset (完整数据集：确保能用)

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