Angelou0516/BTXRD

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license: cc-by-nc-nd-4.0
task_categories:
- image-segmentation
- object-detection
- image-classification
tags:
- medical-imaging
- x-ray
- radiograph
- bone
- tumor
- bone-tumor
pretty_name: BTXRD (Bone Tumor X-Ray Radiograph Dataset)
size_categories:
- 1K<n<10K
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
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# BTXRD — Bone Tumor X-Ray Radiograph Dataset

Radiographs of bones for classification, localization, and segmentation of
primary bone tumors.

## Details

| Property | Value |
|---|---|
| **Modality** | X-ray (2D radiograph) |
| **Anatomy** | Upper/lower limbs, pelvis |
| **Total images** | 3,746 |
| **Normal** | 1,879 |
| **Benign tumor** | 1,525 |
| **Malignant tumor** | 342 |
| **License** | CC BY-NC-ND 4.0 |

## Fields

- `image` — X-ray radiograph (RGB)
- `mask` — segmentation mask (L, pixel values 0-9, see class map below)
- `image_id` — e.g. `IMG000001.jpeg`
- `bboxes_json` — JSON string; list of `{label, class_id, bbox: [x1,y1,x2,y2]}`
- Metadata columns from original `dataset.xlsx`: `center`, `age`, `gender`,
body-part flags (`hand`, `ulna`, `radius`, ...), pathology flags
(`tumor`, `benign`, `malignant`), tumor-type flags, region flags
(`upper limb`, `lower limb`, `pelvis`), view flags (`frontal`, `lateral`, `oblique`)

## Mask class map

| ID | Class |
|---:|---|
| 0 | background |
| 1 | osteochondroma |
| 2 | multiple osteochondromas |
| 3 | simple bone cyst |
| 4 | giant cell tumor |
| 5 | osteofibroma |
| 6 | synovial osteochondroma |
| 7 | other bt (benign tumor) |
| 8 | osteosarcoma |
| 9 | other mt (malignant tumor) |

Normal images have an all-zero mask. Masks are rasterized from the original
LabelMe polygon annotations. Bounding boxes (one per lesion, paired with each
polygon in the source data) are preserved separately in `bboxes_json`.

## Splits

The original release does not define fixed train/val/test splits; the paper
uses an 80/20 random split. All 3,746 samples are provided under a single
`train` split — consumers should generate their own splits as needed.

## Citation

Yao, S., Huang, Y., Wang, X., et al. *A Radiograph Dataset for the
Classification, Localization, and Segmentation of Primary Bone Tumors.*
Scientific Data 12, 88 (2025). DOI: 10.1038/s41597-024-04311-y

## Source

- Figshare: https://figshare.com/articles/dataset/27865398
- License: CC BY-NC-ND 4.0

---
许可证：CC BY-NC-ND 4.0
任务类别：
- 图像分割
- 目标检测
- 图像分类
标签：
- 医学成像
- X射线
- 放射影像
- 骨骼
- 肿瘤
- 骨肿瘤
展示名称：BTXRD（骨肿瘤X射线放射影像数据集）
规模类别：
- 1K<n<10K
配置项：
- 配置名称：default
数据文件：
- 拆分集：训练集
路径：data/train-*
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# BTXRD——骨肿瘤X射线放射影像数据集

本数据集包含用于原发性骨肿瘤分类、定位与分割的骨骼放射影像。

## 详情

| 属性 | 数值 |
|---|---|
| **成像模态** | X射线（二维放射影像） |
| **解剖部位** | 上下肢、骨盆 |
| **总影像数** | 3746张 |
| **正常样本数** | 1879张 |
| **良性肿瘤样本数** | 1525张 |
| **恶性肿瘤样本数** | 342张 |
| **许可证** | CC BY-NC-ND 4.0 |

## 字段说明

- `image`：X射线放射影像（RGB格式）
- `mask`：分割掩码（L通道，像素值范围0-9，详见下文类别映射表）
- `image_id`：影像标识符，例如`IMG000001.jpeg`
- `bboxes_json`：JSON字符串，格式为包含`{label, class_id, bbox: [x1,y1,x2,y2]}`的列表
- 元数据列（源自原始`dataset.xlsx`）：采集中心、年龄、性别、身体部位标记（`hand`（手部）、`ulna`（尺骨）、`radius`（桡骨）等）、病理标记（`tumor`（肿瘤）、`benign`（良性）、`malignant`（恶性）等）、肿瘤类型标记、区域标记（`upper limb`（上肢）、`lower limb`（下肢）、`pelvis`（骨盆）等）、拍摄体位标记（`frontal`（正位）、`lateral`（侧位）、`oblique`（斜位）等）

## 掩码类别映射表

| 编号 | 类别 |
|---:|---|
| 0 | 背景 |
| 1 | 骨软骨瘤 |
| 2 | 多发性骨软骨瘤 |
| 3 | 单纯性骨囊肿 |
| 4 | 骨巨细胞瘤 |
| 5 | 骨纤维瘤 |
| 6 | 滑膜骨软骨瘤 |
| 7 | 其他良性肿瘤（BT） |
| 8 | 骨肉瘤 |
| 9 | 其他恶性肿瘤（MT） |

正常影像对应的分割掩码全为0值。掩码由原始LabelMe多边形标注转换为栅格化格式得到。边界框（每个病灶对应一个，与源数据中的每个多边形一一匹配）已单独存储于`bboxes_json`中。

## 数据集拆分

原始发布版本未设定固定的训练/验证/测试拆分方案；相关论文采用80/20的随机拆分比例。本数据集全部3746个样本均归入单一`train`（训练）拆分集，使用者可根据自身需求自行生成拆分子集。

## 引用文献

Yao, S., Huang, Y., Wang, X. 等. 《用于原发性骨肿瘤分类、定位与分割的放射影像数据集》. *Scientific Data* 12, 88 (2025). DOI: 10.1038/s41597-024-04311-y

## 数据来源

- 数据平台：Figshare：https://figshare.com/articles/dataset/27865398
- 许可证：CC BY-NC-ND 4.0