骨折目标检测常用数据集

骨折目标检测通常涉及到医疗图像处理领域，其中的数据集主要是为了训练和评估算法在X光、CT扫描或其他医学影像中识别和定位骨折部位的能力。以下是几个常见的骨折检测数据集：

1. **骨科MRI数据集** (OsteoDLM): 这是一个专门用于骨关节疾病的MRI数据集，包含大量的髋关节和膝关节的断层成像，用于骨折检测。

2. **MURA-v2.0**: Medical Segmentation Decathlon中的一个子集，虽然不是专门为骨折设计的，但它包含了骨骼部分，可以用来训练骨折检测模型。

3. **FIND-RADIOGALLERY**: 非常适合骨折的放射学图像分析，它包含来自多个来源的骨折X射线图片。

4. **DIOR** (DeepLesion in Orthopedic Images): 这个数据集中包含了大量的骨科X光片和CT图像，用于研究骨折和其他骨骼病变的检测。

5. **FractureNet**: 由ETH Zurich提供的大型骨折检测数据集，包括了多种类型的骨折实例。

6. **PANDA** (Pediatric Ankle and Foot Dataset): 虽然专注于儿童踝关节，但也包含了一些骨折案例，可用于跨年龄的骨折检测研究。

使用这些数据集时，研究人员通常会将其分为训练集、验证集和测试集，并利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型训练和性能评估。