摘要：该数据集是一个面向牙科全景X光影像分析、口腔疾病识别与实例分割任务构建的医学影像数据集。
数据集概述
该数据集是一个面向牙科全景X光影像分析、口腔疾病识别与实例分割任务构建的医学影像数据集。数据集中包含牙科全景X光图像及对应标注，可用于自动检测和分割多种牙齿、牙周、颌骨及口腔治疗相关结构。数据同时提供 YOLO 和 COCO 两种标注格式，并配套训练好的模型权重文件，便于直接开展目标检测、实例分割和模型迁移学习实验。
数据结构与关键特征
数据集分别提供 COCO 和 YOLO 两种数据组织形式，其中均包含 train、valid 和 test 数据划分。COCO 格式中包含标准 annotations 标注文件，YOLO 格式中则包含对应的图像、标签以及 data.yaml 配置文件。此外，数据集还提供 best.pt 和 checkpoint0033_4scale.p 等模型权重，可用于模型推理或继续训练。
该数据集共包含 31 个类别，覆盖常见牙科病变、牙齿结构及口腔治疗状态，包括：龋齿、牙冠、补牙、种植体、牙列不齐、下颌管、缺失牙、根尖周病变、残根、根管治疗、牙根碎片、阻生牙、上颌窦、骨丧失、牙齿折裂、恒牙、过度萌出、临时支抗装置、基台、磨耗、骨缺损、牙龈成形器、金属带、正畸托槽、永久保持器、桩核、钢板、钢丝、囊肿、牙根吸收和乳牙等。丰富的类别设计使数据集能够同时描述疾病状态、正常解剖结构以及治疗后牙科器械或修复体。
应用价值与研究方向
该数据集适用于牙科疾病检测、牙齿与颌面结构分割、口腔影像辅助诊断、正畸分析以及智能牙科影像系统等研究方向。可以采用 YOLOv8-Seg、YOLO11-Seg、Mask R-CNN、RT-DETR 等模型进行多类别检测和分割，也可以进一步结合 U-Net、DeepLabV3+、SAM 等分割方法对关键病变区域进行精细勾画。
在此基础上，还可开展龋齿与根尖周病变自动筛查、缺失牙与阻生牙识别、骨丧失评估、种植体与正畸器械检测、牙齿编号与结构分析以及口腔治疗效果评估等研究，为牙科医生提供智能化影像辅助分析工具。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-840
文件大小：2.3G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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