摘要口腔癌检测口腔影像数据集包含 3,000 张手机拍摄的口腔影像斯里兰卡人群分为健康、良性、OPMD 和口腔癌四类配有专家标注口腔边界、病变区域、分割掩码、边界框COCO JSON 格式和患者临床元数据人口统计、吸烟/饮酒/槟榔危险因素。发表于 Oral Oncology2024DOI: 10.1016/j.oraloncology.2024.106946仅限非商业研究支持口腔疾病分类、病变检测/分割和多模态 AI 研究。数据集简介数据集概述口腔癌检测口腔影像数据集Oral Cavity Images for Oral Cancer Detection是一个包含 3,000 张高质量口腔影像的医学图像数据集专为支持基于人工智能的口腔疾病诊断、病变检测和分割研究而开发。数据集从斯里兰卡人群中使用手机相机采集所有图像由领域专家审核并分为四个诊断组健康Healthy、良性病变Benign lesions、口腔潜在恶性疾病OPMD和口腔癌OCA。每张图像包含专家生成的标注口腔边界、病变区域、分割掩码和边界框标注以 COCO JSON 格式提供适配现代计算机视觉框架。除图像数据外数据集提供患者级临床元数据包括人口统计信息和已知的口腔癌危险因素吸烟、饮酒、嚼槟榔。数据集发表于 Oral Oncology2024仅限非商业研究用途必须引用原始出版物。数据结构与类别特征数据集由四个核心文件组成。Images.zip 包含所有 3,000 张口腔影像手机相机采集来自斯里兰卡人群。Annotation.json 是 COCO 格式标注文件包含图像标识符、病变分割掩码、边界框和标注区域支持病变检测、实例分割和医学图像定位任务。Imagewise_data.csv 包含图像级信息图像 ID唯一标识符、类别疾病类别标签、临床诊断专家诊断和标注区域数量。Patientwise_data.csv 包含患者级元数据患者 ID、年龄、性别、每位患者的图像数量以及危险因素指标吸烟史、饮酒、嚼槟榔。这种多层次数据结构支持从图像级分类到患者级风险预测的各种研究任务临床元数据与影像数据的结合使数据集特别适用于多模态 AI 研究。应用价值与研究方向该数据集支持四个核心研究任务和多个应用方向。口腔疾病分类将口腔影像分类为健康、良性、OPMD 和口腔癌四类。病变检测使用边界框预测和目标检测模型定位可疑口腔病变。病变分割使用 COCO 掩码和深度分割架构进行像素级病变分割。多模态 AI 研究结合图像特征、患者人口统计和行为危险因素改进口腔癌预测。潜在应用包括 AI 辅助口腔癌筛查、口腔潜在恶性疾病早期检测、医学图像分类、可解释 AI 在口腔医疗中的应用、多模态临床预测系统以及计算机辅助诊断CAD开发。数据集的手机相机采集特性使其特别适用于开发面向资源有限地区和基层医疗的移动口腔癌筛查应用危险因素元数据支持研究吸烟、饮酒和嚼槟榔等行为因素与口腔癌的关联为公共卫生干预提供数据支持。数据集来源该数据集包含 3,000 张口腔影像使用手机相机从斯里兰卡人群采集由领域专家分为健康、良性病变、口腔潜在恶性疾病OPMD和口腔癌四类配有 COCO 格式标注口腔边界、病变区域、分割掩码、边界框和两个 CSV 元数据文件图像级信息包含图像 ID、类别、临床诊断患者级信息包含人口统计和危险因素如吸烟、饮酒、嚼槟榔。数据集发表于 Oral Oncology2024DOI: 10.1016/j.oraloncology.2024.106946由 N.S. Piyarathne 等人开发仅限非商业研究专为口腔癌和 OPMD 检测、病变分割和多模态 AI 研究而构建。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-74文件大小5.4G原创声明本数据集为整理作品