多源牙科X光图像数据集_基于图像到图像转换

数据集概述

该数据集为多源牙科X光图像数据集，通过图像到图像转换技术增强，包含1674张经扩散模型生成的增强图像及对应JSON标签，涵盖6类牙齿状况，用于机器学习目标检测任务，可提升模型鲁棒性与泛化能力。

文件详解

• 压缩文件：Teeth Xray Image Dataset.zip，格式为ZIP，包含以下内容：
• 目标检测数据集主文件夹（Object Detection）
• 图像子文件夹（image）：存储1674张增强牙科X光图像
• 标签子文件夹（Labels）：存储对应JSON格式标注文件
• 数据集包含变量：BDC-BDR牙齿（208例）、龋齿牙齿（342例）、 fractured牙齿（52例）、健康牙齿（893例）、阻生牙齿（348例）、 inflection牙齿（92例）

适用场景

• 牙科影像目标检测模型训练：用于训练识别不同牙齿状况的深度学习模型
• 医学图像增强技术研究：验证扩散模型在牙科X光图像合成中的效果
• 医疗AI鲁棒性提升：通过多样化图像数据减少模型偏见，增强对罕见牙科病例的识别能力
• 口腔医学辅助诊断系统开发：为自动化牙科疾病检测系统提供训练数据支持