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目标检测数据集 第105期-基于yolo标注格式的口腔牙体目标检测数据集(含免费分享)

超实用口腔牙体目标检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

2.1 数据构成

2.2 标注类别

3、应用场景

3.1 口腔 AI 辅助诊断系统开发

3.2 口腔医疗大数据研究

3.3 口腔医学教育与培训

4、使用申明

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目标检测数据集 第105期-基于yolo标注格式的口腔牙体目标检测数据集(含免费分享)

超实用口腔牙体目标检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

随着口腔医学与人工智能技术的深度融合，基于口腔影像学的智能辅助诊断已成为行业发展的重要方向。口腔全景片作为临床中最常用的影像检查手段之一，包含了牙体、牙周、颌骨等多维度的解剖信息，但人工阅片不仅依赖医师的专业经验，也存在效率偏低、诊断一致性不足等问题。

构建高质量的标注数据集是训练精准、稳定的 AI 模型的核心前提。目前，面向口腔全景片的公开标注数据集在覆盖范围、标注精度和场景适配性上仍存在一定局限，无法完全满足算法研发与临床落地的需求。本次发布的口腔牙体目标检测数据集，正是为了填补这一缺口，为算法工程师、口腔医学研究者提供标准化的训练与验证基础。

该数据集聚焦临床中最常见的牙体修复与治疗后影像特征，通过标准化的标注流程，将牙体充填物、冠桥修复体、种植牙根和根管充填物等关键视觉特征进行精准定位与分类，为后续开发能够自动识别牙体修复状态的 AI 系统提供了可靠的数据支撑。

2、数据详情

本数据集以口腔全景 X 线影像为核心载体，通过严谨的采集与标注流程，构建了一套覆盖训练、验证与测试全环节的完整数据体系。

2.1 数据构成

数据集总包含 589 张口腔全景 X 线图像，匹配 590 份标注文件，整体图像与标签比例接近 1:1，保证了数据的完整性与对应性。为满足算法训练的标准流程，数据集被划分为三个独立子集：

• • 训练集：包含 412 张图像与 412 份标注文件，构成模型学习的核心数据来源。
• • 验证集：包含 118 张图像与 118 份标注文件，用于在训练过程中评估模型性能，防止过拟合。
• • 测试集：包含 59 张图像与 59 份标注文件，作为独立样本对最终模型的泛化能力进行客观验证。

所有图像均为 JPG 格式，标注文件采用 YOLO 标准的 TXT 格式，每个标注文件包含对应图像中所有目标的类别标签与边界框坐标，可直接适配主流目标检测算法的训练框架。

2.2 标注类别

数据集围绕临床中常见的牙体修复及治疗后表现，定义了 4 类关键检测目标：

• • 充填物（filling）：包含各类树脂、银汞等补牙材料影像，对应龋齿等牙体缺损的基础修复方式。
• • 冠桥修复体（crown_bridge）：覆盖单冠、连冠及固定桥等修复体影像，对应牙体大面积缺损或缺失的修复方案。
• • 种植牙根（implant）：包含植入颌骨内的种植体影像，对应牙列缺失的种植修复方式。
• • 根管充填物（root_canal_obturation）：包含根管治疗后填充的牙胶尖等材料影像，对应牙髓病与根尖周病的治疗后表现。

每一类标注均由具备口腔医学背景的专业人员完成，通过多人交叉审核机制确保标注的准确性与一致性，为模型学习提供了高可信度的监督信号。

3、应用场景

基于该数据集训练的牙体目标检测模型，可在多个口腔医学相关场景中发挥技术价值，推动临床工作效率与诊断质量的提升。

3.1 口腔 AI 辅助诊断系统开发

在临床阅片场景中，AI 模型可自动识别并定位全景片中的各类修复体，辅助医师快速梳理患者的既往治疗史，减少人工阅片的遗漏与误判。例如，在复杂病例的多片对比分析中，模型能够精准标记不同时间点的修复体变化，为病情进展评估提供客观依据。

对于基层医疗机构而言，这类辅助系统可有效弥补医师经验不足的短板，提升口腔疾病筛查的标准化程度，助力分级诊疗体系的落地。

3.2 口腔医疗大数据研究

通过对大规模标注数据的挖掘分析，研究者可以深入探索不同修复方式的临床应用特征，例如各类充填物的长期留存率、冠桥修复体的失败模式等。这些基于真实世界数据的研究成果，能够为口腔临床指南的优化提供循证医学证据。

同时，数据集的开放共享也为跨机构的多中心研究提供了统一的数据基础，促进了口腔医学领域的协作创新。

3.3 口腔医学教育与培训

在口腔医学生的培养过程中，该数据集可作为标准化的教学案例库。通过对比 AI 模型的识别结果与专家标注，学生能够更直观地学习各类修复体的影像学特征，提升阅片能力。

4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

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⭐数据获取说明

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