HBFMID, dessen vollständiger Name „Human Bone Fractures Multi-modal Image Dataset“ lautet, ist ein medizinischer Bilddatensatz, der 2024 von der American International University in Bangladesch veröffentlicht wurde. Er soll Unterstützung bei der Erkennung und Klassifizierung von Frakturen bieten.

Der Datensatz enthält Röntgen- und MRT-Bilder von Ellbogen, Fingern, Unterarm, Oberarmknochen, Schulter, Oberschenkelknochen, Schienbein, Knie, Hüfte, Handgelenk, Wirbelsäule und einigen gesunden Knochen. Der Datensatz umfasste zunächst 641 Originalbilder (510 Röntgen- und 131 MRT-Bilder) und teilte diese in einen Trainingssatz mit 449, einen Validierungssatz mit 128 und einen Testsatz mit 64 Bildern auf. Alle Bilder wurden automatisch ausgerichtet, skaliert (640 × 640) und kontrastverstärkt. Basierend auf dem Trainingssatz wurden Optimierungsmethoden wie Spiegeln, Drehen, Skalieren, Scheren sowie Helligkeits- und Sättigungsänderungen angewendet, um etwa 1.347 erweiterte Beispiele zu generieren. Der endgültige Datensatz enthält 1.539 Bilder.

Dieser Datensatz integriert multimodale Bilder, deckt mehrere Teile ab und verfügt über verschiedene Anzeigeformen. Er ist vollständig erweitert und klar gegliedert. Er eignet sich zum Trainieren und Evaluieren von Modellen zur Frakturerkennung und -klassifizierung und ist besonders wertvoll in der medizinischen Bildanalyse und der Deep-Learning-Forschung.