摘要：本研究使用的口腔疾病图像数据集共包含 12498 张有效图像，其中训练集 11965 张、验证集 533 张，数据类别包括牙结石、龋 齿、牙龈炎、先天缺牙、口腔溃疡和牙齿变色六类。该数据集为系统模型训练、分类识别及实验结果分析提供了可靠的数据基础。
数据集简介
本项目数据集为口腔疾病图像数据集，共包含 12498 张图像，划分为训练集和验证集，涵盖牙结石、龋齿、牙龈炎、先天缺牙、口腔溃疡和牙齿变色六个类别。
数据集概述
本研究所使用的数据集为口腔疾病图像数据集，共包含 12498 张有效图像。该数据集围绕常见口腔疾病图像分类任务进行整理与 标注，能够为口腔图像的自动识别、辅助分类及实验分析提供较为可靠的数据支撑。
按照模型训练与验证需求，本文将数据集划分为训练集和验证集，其中训练集包含 11965 张图像，验证集包含 533 张图像。该数据划分方式能够为模型参数学习、性能评估以及后续实验分析提供基础支持。
在类别设置方面，数据集共包含牙结石（Calculus）、龋齿（Caries）、牙龈炎（Gingivitis）、先天缺牙（Hypodontia）、口腔溃疡（MouthUlcer）和牙齿变色（ToothDiscoloration）六个类别。所有图像均按照统一的目录结构进行整理，并结合类别映射、图像预处理及数据增强等操作，为后续深度学习模型训练、分类识别和结果分析提供了可靠的数据基础。
数据集来源
本研究所使用的数据集为自主整理构建的口腔疾病图像数据集，经筛选、分类与预处理后共获得 12498 张有效图像，其中训练集 11965 张、验证集 533 张。所有图像均依据疾病类别进行人工归类与整理，定义了牙结石（Calculus）、龋齿（Caries）、牙龈 炎（Gingivitis）、先天缺牙（Hypodontia）、口腔溃疡（MouthUlcer）和牙齿变色（ToothDiscoloration）共 6 个类别，并按照统一的数据目录结构和类别映射规则完成数据组织，从而保证了数据标注、分类管理和模型训练过程的一致性。
类别定义
标注规范
图1 标注规范图
性能评测
在 533 张验证集图像上，ResNet50 模型取得了较好的分类效果，其 Accuracy 达到 0.84，Weighted F1 达到 0.84，表现出较优的综合性能。结合混淆矩阵与分类结果分析可以看出，系统对 MouthUlcer、ToothDiscoloration 和 Hypodontia 等类别具有较高的识别能力，整体分类性能较为稳定。
训练集与验证集准确率、损失变化曲线
图2 训练集与验证集准确率、损失变化曲线
模型分类结果热力图
图3 模型分类结果热力图
应用案例
图7 应用案例：基于深度学习的口腔疾病自主诊断系统
免责声明与引用
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作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-16
数据大小：230M
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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