口腔疾病图像分类数据集

2zcode

298人浏览 · 2026-05-11 07:15:18

2zcode · 2026-05-11 07:15:18 发布

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。