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骨折检测数据集：X光影像涵盖肘部、手指及手腕等七类骨折，共4148幅高清真实图像，适用于深度学习训练算法

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简介：
本骨折检测数据集包含4148张高质量X光图片，覆盖肘部、手指和手腕等七个部位的骨折案例，专为深度学习算法的开发与测试设计。 骨折检测数据集包含X光图像，涵盖肘部、手指及手腕等多种类型的骨折（共7种），内有4148张高质量的真实骨折图片，适合用于深度学习检测算法的训练。

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  • 骨折检测数据集：X光影像涵盖肘部、手指及手腕等七类骨折，共4148幅高清真实图像，适用于深度学习训练算法
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    本骨折检测数据集包含4148张高质量X光图片，覆盖肘部、手指和手腕等七个部位的骨折案例，专为深度学习算法的开发与测试设计。 骨折检测数据集包含X光图像，涵盖肘部、手指及手腕等多种类型的骨折（共7种），内有4148张高质量的真实骨折图片，适合用于深度学习检测算法的训练。
     
  • 医学影像资料：用于肋骨骨折分类的目标检测数据（含五类及训练与验证数据集）
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    本研究提供了一套包含多种类型肋骨骨折的医学影像数据库，旨在通过目标检测技术辅助准确分类。此数据集分为训练和验证两部分，涵盖五种不同的骨折类别。 项目包含肋骨骨折目标检测数据（5类别），包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于目标检测无需额外处理。 图像分辨率为512*512的灰度图片，清晰无损。该数据集适用于小目标检测任务，边界框标注明确且完整，采用yolo格式的相对坐标进行标注。 【数据集介绍】 肋骨骨折检测图像数据包括五种类型：移位性肋骨骨折、非移位性肋骨骨折、扣状肋骨骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型的肋骨骨折 【数据总大小压缩后】845 MB（分为训练集和验证集） 训练集包含4618张图片及其对应的标签txt文件 验证集包括1076张图片与相应的标签txt文件 为了便于查看，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框并保存在当前目录下。该脚本无需修改，可直接运行使用。
     
  • 骨骨折检测：X射线图像中的Bone-Fracture-Detection
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    Bone-Fracture-Detection项目专注于利用X射线影像技术进行精确的骨骼骨折诊断，旨在提高医疗领域中骨折检测的速度与准确性。 骨骨折检测：担忧表情符号 X射线图像中的数据扩充与预处理用于提高骨折检测的准确性： 1. 腕部桡骨远端骨折诊断： 1.1 引言 这部分内容介绍了使用更快的RCNN技术，以识别和定位腕部X射线影像中桡骨远端（尺骨头）骨折。研究基于38张高分辨率图像进行训练，每张图片尺寸可达1600×1600像素。结果表明，在准确度(ACC = 0.96) 和平均精度(mAP = 0.866) 上均优于专业医生和放射科医师的诊断水平（仅达ACC= 0.7）。然而，也存在一些挑战：例如，骨折裂缝可能尺寸微小且形态多样，这使得检测过程变得复杂。更快的RCNN技术的优势在于其能够处理高分辨率图像，并在基于少量样本的情况下依然保持较高的训练精度。 这项研究的主要任务包括： - 确定腕部桡骨远端是否发生骨折。 - 准确识别出骨折的具体位置。 1.2 更快的RCNN 更快的RCNN模型由三部分组成：用于分类及生成特征图谱的深度卷积神经网络，以及区域提案机制。
     
  • YOLOV5 肋骨骨折检测实战项目（含数据、代码及预训练模型）
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    本项目基于YOLOv5框架，旨在实现肋骨骨折的自动检测。提供详尽的数据集、源代码和预训练模型，适用于医学影像分析与研究。 基于YOLOV5的肋骨骨折检测（包含五种类别）实战项目提供完整的代码、数据集及训练好的权重参数。此模型经过测试可直接使用分辨率为512*512像素的灰度图像，适用于小目标检测任务。 **数据集介绍** 该数据集中包括4618张用于训练的图片和对应的标签文件（共计4618个），以及包含验证用的1076张图片及其对应标签文件的数据子集。五种类别分别为：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型肋骨骨折。 **YOLOV5项目** 整个项目的大小约为897MB，经过30个epoch迭代训练后，在runs目录下保存了所有训练结果。最佳精度为map0.5=0.42和map0.5:0.95=0.21，表明网络尚未完全收敛；增加更多轮次的训练可能会提高模型性能。 在进行训练的过程中生成了一系列评估指标，包括验证集上的混淆矩阵、PR曲线以及F1分数等。有关YOLOV5改进的具体介绍或如何开展此类项目，请参考相关博客文章。
     
  • 骨折分类图片数据集.zip
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    本数据集包含各类骨折类型的清晰图像，旨在为医学研究和教育提供详实资料，便于医生学习及人工智能技术在骨折诊断中的应用。 计算机视觉数据集是指用于训练和测试计算机视觉算法的图像或视频集合。这些数据集通常包含大量标记的数据点，有助于研究人员开发出更准确、高效的模型。通过使用高质量的数据集，可以提高机器学习系统的性能，在识别物体、面部表情分析等领域取得更好的成果。
     
  • X光手部小关节分类数据集——基于深度学习与骨龄计分法(RUS-CHN).zip
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    本资料包含一个用于X光手部小关节分类的数据集，结合了深度学习技术及骨龄计分方法（RUS-CHN），旨在促进儿科骨骼健康研究和临床应用。 《中华05》中的骨龄计分法RUS-CHN将手部小关节分为桡骨图谱、尺骨图谱、第一掌骨图谱、第一近节指骨图谱、第一远节指骨图谱、第三和第五掌骨图谱、第三和第五近节指骨图谱、第三和第五中节指骨图谱以及第三和第五远节指骨图谱，共计九个图谱。每个图谱包含10到14个不同的等级。该数据集依据上述的各个图谱对X光手部小关节图片进行分类标注。
     
  • 手骨骨龄检测训练集881张及其xml标注
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    本数据集包含881张用于手骨骨龄检测的手部X光图像，并配有详细的XML格式标注文件，适用于医学影像分析和机器学习模型训练。 骨龄检测是医学领域中的关键技术之一，主要用于评估儿童的生长发育情况，并判断其是否符合年龄标准。在这个训练集中，我们有881张手骨图像与XML标注文件共同构成的数据集，专门用于训练骨龄检测模型。这个数据集对初学者来说是一个宝贵的学习资源，它涵盖了人工智能在医疗影像分析领域的应用。 首先我们需要理解什么是骨龄检测：通过观察和分析骨骼的X光图像来判断一个人的实际年龄（即其骨骼发育程度）。这种方法尤其适用于儿科及运动医学领域，因为它能更准确地反映个体的真实生长状态，而不仅仅是基于出生日期计算出的生理年龄。 XML标注文件是训练过程中不可或缺的一部分。它们提供了每张手骨图像的具体信息，包括边界框坐标以标识出手骨区域以及可能包含的骨龄数据等细节内容。这些详细的信息对于机器学习算法至关重要，因为这有助于识别和分析骨骼特征，并最终预测个体的实际年龄。 在这个特定的数据集中，“Annotations”文件夹内很可能存放着所有XML标注文件，每个XML都对应一张JPEG格式的手骨图像。“JPEGImages_noCLAHE”文件夹则包含未经对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）处理的原始手骨图像。这种技术能够增强X光影像中的局部对比度，减少伪影并提高骨骼细节可见性；然而未经过该预处理步骤的原始图片可能会导致训练模型时遇到诸如对比度过低或特征不明显等问题。 在人工智能领域中，卷积神经网络（CNN）等深度学习方法常被用于解决此类图像识别任务。通过使用这一数据集进行实践操作，初学者可以学会如何构建和优化CNN模型，并掌握评估其性能的方法如计算精度、召回率及F1分数指标等技巧。 因此，“骨龄检测手骨训练集”为初学者提供了一个平台来学习并理解深度学习技术在医疗影像分析中的应用。通过这个项目的学习，不仅能够获得AI模型的构建和优化经验，还能深入了解医学图像处理与数据分析的相关知识。
     
  • MICCAI 2020 RibFrac挑战：肋骨骨折检测与分类
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    RibFrac是MICCAI 2020上的一个挑战赛，专注于利用AI技术进行肋骨骨折的自动检测和分类。比赛汇聚了全球各地的研究人员共同开发高效的医学影像分析方法。 肋骨挑战赛评估脚本。“主”分支是当前用于在线评估的代码，包括检测、分类和分割指标。“旧版”分支则适用于2020年10月4日之前的MICCAI 2020正式挑战评估，在该版本中可用的评估指标较少。文件结构如下：RibFrac-Challenge/ requirements.txt 包含了进行模型评估所需的软件包列表，ribfrac/ evaluation.py 模型评估函数，nii_dataset.py .nii 文件读取的数据集类。 要安装这些软件包，请按照以下步骤操作： 1. 创建一个特定的Anaconda环境并激活它： ``` conda create -n ribfrac python=3.7 conda activate ribfrac ``` 2. 使用pip命令安装所需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • YOLOV5 肋骨骨折检测改进项目【采用ResNet作为骨干网络】（含数据、代码及预训练模型）
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    本项目基于YOLOv5框架开发了肋骨骨折检测系统，并采用了ResNet作为其核心骨干网络，旨在提升检测精度。该项目提供完整数据集、源代码以及预训练模型，便于科研人员进行二次开发和应用研究。 YOLOV5 改进实战项目【更换骨干网络为resnet】用于肋骨骨折检测，包含代码、数据集、训练好的权重参数。经测试，可以直接使用该代码。 项目总大小：686MB 本项目将yolov5的骨干网络替换成了官方实现的resnet，并进行了30个epoch的简单训练，map指标为0.37，而map0.5:0.95则达到了0.19。这里仅使用了30个epoch用于测试，因此模型还未完全收敛；增加更多的轮次可以提高网络性能。 【如何训练】与yolov5相同的方法进行训练：先准备好数据集，并修改yaml文件中的类别信息后即可开始训练。 【数据集介绍】 肋骨骨折图像数据共包含五种类别：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折和不确定类型肋骨骨折。 - 训练集包括4618张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集则由1076张图片及相应的标签txt文件组成。
     
  • X光安检图像YOLO数据集，涵盖10大类别
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    该数据集是专为X光安检图像开发的YOLO格式训练资料，包含十大不同物品类别，适用于快速准确地识别和分类安检通道中的各类物体。 以下是一些物品：打火机、刀子、剪刀、移动电源、ZIPPO油、手铐、弹弓、爆竹和指甲油。