YOLOv11医学影像手部骨骼异常目标检测数据集 数据集基本信息目标类别 [‘angle’, ‘fracture’, ‘line’, ‘messed_up_angle’]中文类别[‘角度异常’, ‘骨折’, ‘骨线异常’, ‘复杂角度异常’]训练集326 张验证集88 张测试集44 张总计458 张 data.yaml 配置信息该数据集提供了data.yaml文件内容如下train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:4names:[angle,fracture,line,messed_up_angle]️ 标注可视化 数据集分析该数据集聚焦于手部X光影像中骨骼结构的异常识别涵盖骨折、角度异常及骨线异常等关键病理特征适用于临床辅助诊断与医学影像分析场景。通过高精度标注各类骨骼病变区域为医疗AI系统提供可靠的数据支持助力提升早期诊断效率与准确性。该数据集包含训练集326张、验证集88张、测试集44张共计458张图像分布合理且具备良好的样本覆盖能力。训练集规模充足能够有效支撑模型学习复杂骨骼形态与异常模式验证集与测试集比例适中确保模型评估的稳定性与泛化性能满足深度学习任务对数据划分的基本要求。标注工作严格遵循医学影像标注规范所有目标均基于实际解剖结构进行精确框选标注边界清晰、位置准确尤其在细微骨折与骨线变化等难点区域表现出高度一致性。多视角图像中的标注信息完整充分体现了专业级标注团队的技术水平与严谨态度。该数据集可广泛应用于医疗机构的放射科辅助诊断系统、智能阅片平台以及医学教育领域特别适用于手部创伤的快速筛查与精准定位。其高质量标注与真实临床场景结合的特点使其成为推动医疗影像智能化发展的重要资源具有显著的行业应用价值与推广前景。数据集下载weixin gongzhonghao 小郭AI日志