肌肉骨骼放射影像数据集 | MURA 骨骼 X 光片正常异常判断数据集（2017 权威发布）

MURA 骨 X 光数据集是斯坦福大学于 2017 年正式发布的大型医疗影像数据集，核心用途为通过骨骼 X 光片精准判断骨骼是否存在异常，相关权威论文为《MURA：用于肌肉骨骼放射影像异常检测的大规模数据集》。

骨骼疾病已成为全球公共健康重点问题，目前全球受影响人数超 17 亿，是导致长期疼痛与残疾的主要原因之一，每年相关急诊就诊量达 3000 万且持续增长。该数据集的发布，旨在推动医学成像技术实现突破性进展，助力研发可达到专家诊断水平的 AI 工具，有效改善放射科医生资源稀缺地区的医疗服务质量，缓解医疗资源分配不均问题。

1. 数据集覆盖范围

影像类型：肌肉骨骼系统 X 光片（含全身关键骨骼部位）

数据属性：包含正常骨骼影像与异常骨骼影像，标注清晰

核心用途：骨骼异常检测算法训练、医疗 AI 模型研发、放射科辅助诊断工具开发、医学影像研究

2. 可用途径

科研用途：支持高校、科研机构开展肌肉骨骼放射影像相关研究

商业开发：适配医疗 AI 企业研发诊断辅助产品

学习实践：适合医疗数据分析师、AI 算法工程师、放射科相关专业学生学习使用