HBFMID, dont le nom complet est Human Bone Fractures Multi-modal Image Dataset, est un ensemble de données d'imagerie médicale publié par l'American International University, Bangladesh en 2024. Il vise à fournir un support pour les tâches de détection et de classification des fractures.

L'ensemble de données contient des radiographies et des images IRM du coude, des doigts, de l'avant-bras, de l'humérus, de l'épaule, du fémur, du tibia, du genou, de la hanche, du poignet, de la colonne vertébrale et de certains os sains. L'ensemble de données a initialement collecté 641 images originales (510 radiographies et 131 images IRM) et les a divisées en un ensemble d'apprentissage de 449, un ensemble de validation de 128 et un ensemble de test de 64. Toutes les images ont été automatiquement orientées, redimensionnées (640×640) et leur contraste a été amélioré. À partir de l'ensemble d'apprentissage, des méthodes d'amélioration telles que le retournement, la rotation, la mise à l'échelle, le cisaillement et les modifications de luminosité et de saturation ont été appliquées pour générer environ 1 347 échantillons augmentés. L'ensemble de données final contient 1 539 images.

Cet ensemble de données intègre des images multimodales, couvre plusieurs parties et propose différentes formes d'affichage. Entièrement optimisé et clairement divisé, il est adapté à l'entraînement et à l'évaluation de modèles de détection et de classification des fractures, et est particulièrement utile pour l'analyse d'images médicales et la recherche en apprentissage profond.