摘要：口腔疾病是影响人类健康的常见疾病，传统的口腔疾病诊断依赖于专业医生的经验判断，存在效率低、主观性强等问题。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的智能检测方法为口腔疾病的早期筛查和辅助诊断提供了新的解决方案。本文设计并实现了一个基于YOLOv8深度学习算法的口腔疾病智能检测系统，旨在提高口腔疾病检测的准确性和效率
论文概述
本系统采用YOLOv8目标检测算法作为核心检测引擎，能够识别牙结石（Calculus）、龋齿（Caries）、牙龈炎（Gingivitis）、牙齿缺失 （Hypodontia）、口腔溃疡（Mouth Ulcer）和牙齿变色（Tooth Discoloration）等6种常见口腔疾病。在系统架构上，后端采用Django框架构建RESTful API，实现用户认证、图像上传、模型推理和 结果管理等功能；前端采用Vue.js框架开发，提供友好的用户交互界面，支持图像上传、检测结果可视化、历史记录查询和数据统计分 析等功能。系统采用MySQL数据库存储用户信息和检测记录，通过JWT令牌实现安全的身份认证机制。
深度学习的口腔疾病检测系统采用YOLOv8算法实现了六类常见口腔疾病的自动识别与定位。系统具备口腔图像智能检测功能， 支持实时上传图像并返回检测结果，用户可选择YOLOv8或YOLOv8-CBAM模型进行检测。检测结果通过可视化方式展示，在原图上标 注疾病位置、类别和置信度，直观呈现病灶区域。系统提供完善的历史记录管理功能，支持检测记录的查询、筛选和删除，方便用 户追踪诊断历史。数据统计分析模块提供疾病分布、检测趋势等可视化图表，辅助医生进行数据分析和决策。系统实现了用户权限 管理机制，区分管理员和普通用户角色，管理员可管理用户账户和系统数据。系统采用Django+Vue.js前后端分离架构，通过RESTf ul API实现前后端通信，支持多用户并发访问，为口腔疾病的早期筛查和辅助诊断提供了高效、准确的技术支持。
实验结果表明，该系统能够准确识别多种口腔疾病，具有良好的检测性能和用户体验，可为口腔疾病的早期筛查和辅助诊断提供有效的技术支持，具有一定的实用价值和推广前景。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于深度学习的口腔疾病图像识别系统 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-28
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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