牙内口腔牙炎图像数据集用于图像标题
Hoang Bao Duy1, Tran Thi Hue2,3, Tong Minh Son1
1School of Dentistry, Hanoi Medical University, Hanoi, 100000, Viet Nam.
Data in brief
|October 10, 2024
概括
这项研究引入了一个新的数据集,用于使用图像标题的AI驱动的牙炎诊断. 该数据集有助于开发牙科研究和教育的深度学习模型.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
- 自然语言处理自然语言处理.
- 牙科诊断 牙科诊断 牙科诊断
背景情况:
- 图像标题集成了计算机视觉和自然语言处理来描述图像.
- 准确的牙炎诊断对于牙健康至关重要.
- 现有的数据集可能缺乏针对牙炎诊断的特异性.
研究的目的:
- 引入一个新的数据集,用于图像标题,专门用于牙炎诊断.
- 促进用于自动牙科诊断的深度学习模型的开发.
- 为牙科研究和教育提供一个结构化的资源.
主要方法:
- 收集了1096张牙和牙组织的高分辨率口内图像数据集.
- 图像被经验丰富的牙周科医生标记为修改的牙指数 (MGI) 分数.
- 描述性标题是由牙周科医生生成的,详细说明了牙周炎的严重程度和位置.
主要成果:
- 该数据集包含详细的标签和各种标题,用于牙炎评估.
- 在标签过程中,实现了高级别之间的可靠性.
- 数据集被组织成培训,验证和测试子集.
结论:
- 拟议的数据集支持用于牙炎诊断的高级图像标题算法.
- 这种资源对于将现实数据整合到牙科研究和课程中非常有价值.
- 它推进了人工智能在牙科诊断中的应用.
