摘要：口腔疾病是影响人群健康水平和生活质量的常见疾病类型之一，龋齿、牙龈炎、牙结石、口腔溃疡以及牙齿变色等问题在临床中较为常见。部分口腔疾病在早期症状不够明显，若不能及时发现和干预，可能进一步引发疼痛、咀嚼功能下降、口腔感染甚至影响整体健康。传统口腔疾病诊断主要依赖医生结合临床检查和图像观察进行人工判断，不仅对专业经验依赖较强，而且在大规模筛查和基层辅助诊断场景下效率有限。因此，研究并设计一种基于深度学习的口腔疾病图像辅助分类识别系统，对于提高口腔疾病初步筛查效率、辅助医生诊断以及推动智能医疗技术在口腔健康领域的应用具有重要的现实意义。
论文概述
本文围绕口腔疾病辅助诊断需求，设计并实现了一个基于深度学习的口腔疾病辅助诊断系统。系统采用 PyQt5 构建可视化交互界面，基于 PyTorch 搭建深度学习分类模型，实现了口腔图像导入、模型加载、图像分类识别、结果展示、历史记录 管理、诊断报告导出以及算法对比分析等功能。在模型设计方面，系统集成了 VGG16、ResNet50 和 Swin Transformer 三种典型深度学习模型，并结合图像预处理、标签映射与分类结果解释机制，提高了系统的完整性、可视化程度和实际应用价值。
在实验部分，本文基于口腔疾病图像数据集开展模型训练与测试，并对不同模型的分类性能进行对比分析。实验过程中，采用训练 集和验证集对模型进行训练与评估，使用准确率（Accuracy）、宏平均 F1 值（Macro F1）和加权 F1 值（Weighted F1）等指标对模型性能进行综合评价，同时结合训练损失曲线、验证准确率变化曲线、热力图和混淆矩阵对实验结果进行可视化分 析。实验结果表明，不同模型在口腔疾病图像分类任务中均表现出较好的识别能力。其中，ResNet50 模型在准确率和加权 F1 值方面表现最好，具有较优的综合分类性能；VGG16 模型在宏平均 F1 值方面表现较好，说明其在类别均衡性方面具有一定优势；Swin Transformer 模型同样具备较强的特征提取与分类能力，但在本实验任务中的整体表现略低于 ResNet50。综合来看，卷积神经网络模型在本系统任务中表现出较好的稳定性与实用性。
研究结果表明，本文设计的口腔疾病图像辅助分类识别系统能够较为准确地完成口腔图像的自动分类识别，具有良好的交互性、可视化效果和功能完整性。该系统不仅可以为常见口腔疾病的初步筛查和辅助诊断提供支持，还可作为医学图像智能分析相关研究的实验平台，为教学演示、算法验证和后续系统优化提供参考。本文的研究对于促进深度学习技术在口腔医学图像处理领域中的应用具有一定的理论意义与实践价值。
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自主诊断系统设计与实现 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-16
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
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