摘要该数据集包含1,316张匿名化数字全景牙科X光片用于训练基于YOLOv11的深度学习模型进行龋齿、缺失牙和充填牙DMFT指数自动评估。数据集概述该数据集包含1,316张匿名化数字全景牙科X光片用于训练基于YOLOv11的深度学习模型进行龋齿、缺失牙和充填牙DMFT指数自动评估。所有图像统一处理为1280×1280像素的RGB格式由5位具有5-30年临床经验的口腔颌面放射科认证医师按WHO标准进行专家级标注数据结构与关键特征数据集采用YOLO格式标注为每颗牙齿绘制边界框并分类为健康Healthy、龋齿Decayed和充填Filled三类。缺失牙通过算法推断将检测结果与32颗牙齿的完整参考框架对比得出。标注文件为.txt格式适配标准目标检测网络架构确保高质量专家级ground truth。应用价值与研究方向该数据集可用于口腔健康自动评估、DMFT指数计算、牙科辅助诊断等研究。研究方向包括目标检测在牙科影像中的应用、缺失牙推断算法、多类别牙齿状态分类、自动化口腔健康评分系统、远程牙科诊断等对提高口腔健康筛查效率、支持基层牙科诊疗、促进口腔疾病预防具有重要临床应用价值。仅限学术和非商业用途。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-326文件大小380M原创声明本数据集为整理作品