手指X光片骨折图像诊断数据集FingerX-rayFractureImageDiagnosis-projectfinalyear
数据来源：互联网公开数据
标签：医学影像, 骨折诊断, X光片, 图像识别, 深度学习, 分类任务, 医疗健康, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自医学影像资料的手指X光片图像，记录了手指骨折的诊断信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态医学图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容为通用的人体手指X光片，不具有地域特异性。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg, .png, .bmp, .jpeg）和对应的标签数据。标签数据包含“Train_Image”、“Train_Label”、“Test_Image”和“Test_Label”字段，其中“Train_Image”和“Test_Image”字段指向X光片图像文件，“Train_Label”和“Test_Label”字段表示图像中手指骨折的类别（0代表未骨折，1代表骨折）。
数据格式：数据集包含多种图像格式（.jpg, .png, .bmp, .jpeg）以及CSV格式的标签文件（train_data.csv和test_data.csv），CSV文件用于存储图像路径和对应的骨折诊断标签。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、计算机辅助诊断（CAD）等领域的学术研究，如骨折检测、图像分割、深度学习模型的训练与评估。
行业应用：为医疗影像诊断、远程医疗等行业提供数据支持，可用于开发X光片图像的自动化分析系统。
决策支持：支持医生进行骨折诊断，辅助临床决策。
教育和培训：作为医学影像学、人工智能、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉X光片图像分析和模型构建。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像识别的骨折诊断模型，提升诊断效率和准确性。
