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SerdarHelli/SegmentationOfTeethPanoramicXRayImages

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Hugging Face2022-10-29 更新2024-03-04 收录
官方服务:

资源简介:

--- size_categories: - n<1K task_categories: - image-segmentation task_ids: - semantic-segmentation tags: - teeth-segmentation - dental-imaging - medical-imaging train-eval-index: - config: plain_text task: semantic_segmentation task_id: semantic_segmentation splits: train_split: train eval_split: test col_mapping: image: image label: image --- # Dataset Card for [Dataset Name] ## Table of Contents - [Table of Contents](#table-of-contents) - [Dataset Description](#dataset-description) - [Dataset Summary](#dataset-summary) - [Dataset Structure](#dataset-structure) - [Data Instances](#data-instances) - [Dataset Creation](#dataset-creation) - [Curation Rationale](#curation-rationale) - [Source Data](#source-data) - [Annotations](#annotations) - [Other Known Limitations](#other-known-limitations) - [Additional Information](#additional-information) - [Citation Information](#citation-information) - [Contributions](#contributions) ## Dataset Description - **Homepage:** [https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net](https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net) - **Repository:** [https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net](https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net) - **Paper:** [Tooth Instance Segmentation on Panoramic Dental Radiographs Using U-Nets and Morphological Processing](https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/68307/950568) - **Leaderboard:** - **Point of Contact:** S.Serdar Helli ### Dataset Summary # Semantic-Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image The aim of this study is automatic semantic segmentation and measurement total length of teeth in one-shot panoramic x-ray image by using deep learning method with U-Net Model and binary image analysis in order to provide diagnostic information for the management of dental disorders, diseases, and conditions. [***Github Link***](https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net) ***Original Dataset For Only Images*** DATASET ref - H. Abdi, S. Kasaei, and M. Mehdizadeh, “Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray,” J. Med. Imaging, vol. 2, no. 4, p. 44003, 2015 [Link DATASET for only original images.](https://data.mendeley.com/datasets/hxt48yk462/1) ## Dataset Structure ### Data Instances An example of 'train' looks as follows. ``` { "image": X-ray Image (Image), "label": Binary Image Segmentation Map (Image) } ``` ## Dataset Creation ### Source Data ***Original Dataset For Only Images*** DATASET ref - H. Abdi, S. Kasaei, and M. Mehdizadeh, “Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray,” J. Med. Imaging, vol. 2, no. 4, p. 44003, 2015 [Link DATASET for only original images.](https://data.mendeley.com/datasets/hxt48yk462/1) ### Annotations #### Annotation process The annotation was made manually. #### Who are the annotators? S.Serdar Helli ### Other Known Limitations The X-Ray Images files associated with this dataset are licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International license. To Check Out For More Information: ***Original Dataset For Only Images*** DATASET ref - H. Abdi, S. Kasaei, and M. Mehdizadeh, “Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray,” J. Med. Imaging, vol. 2, no. 4, p. 44003, 2015 [Link DATASET for only original images.](https://data.mendeley.com/datasets/hxt48yk462/1) ## Additional Information ### Citation Information For Labelling ``` @article{helli10tooth, title={Tooth Instance Segmentation on Panoramic Dental Radiographs Using U-Nets and Morphological Processing}, author={HELL{\.I}, Serdar and HAMAMCI, Anda{\c{c}}}, journal={D{\"u}zce {\"U}niversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi}, volume={10}, number={1}, pages={39--50} } ``` For Original Images ``` @article{abdi2015automatic, title={Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray}, author={Abdi, Amir Hossein and Kasaei, Shohreh and Mehdizadeh, Mojdeh}, journal={Journal of Medical Imaging}, volume={2}, number={4}, pages={044003}, year={2015}, publisher={SPIE} } ``` ### Contributions Thanks to [@SerdarHelli](https://github.com/SerdarHelli) for adding this dataset.

size_categories: - n<1K task_categories: - 图像分割(image-segmentation) task_ids: - 语义分割(semantic-segmentation) tags: - 牙齿分割(teeth-segmentation) - 牙科成像(dental-imaging) - 医学成像(medical-imaging) train-eval-index: - config: plain_text task: semantic_segmentation task_id: semantic_segmentation splits: train_split: train eval_split: test col_mapping: image: image label: image --- # [数据集名称]数据集卡片 ## 目录 - [目录](#table-of-contents) - [数据集描述](#dataset-description) - [数据集概述](#dataset-summary) - [数据集结构](#dataset-structure) - [数据实例](#data-instances) - [数据集构建](#dataset-creation) - [遴选依据](#curation-rationale) - [源数据](#source-data) - [标注信息](#annotations) - [其他已知局限性](#other-known-limitations) - [附加信息](#additional-information) - [引用信息](#citation-information) - [贡献说明](#contributions) ## 数据集描述 - **主页:** [https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net](https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net) - **代码仓库:** [https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net](https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net) - **论文:** 《基于U-Net与形态学处理的全景牙科X光片牙齿实例分割》[https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/68307/950568](https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/68307/950568) - **排行榜:** - **联系人:** S.Serdar Helli ### 数据集概述 # 全景X光片牙齿语义分割 本研究旨在结合基于U-Net的深度学习方法与二值图像分析技术,实现单张全景牙科X光片中牙齿的自动语义分割与总长度测量,从而为牙科疾病、病症的诊疗提供辅助诊断信息。 **[GitHub链接]**(https://github.com/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net) ***仅含图像的原始数据集*** 数据集引用:H. Abdi、S. Kasaei与M. Mehdizadeh,《全景X光片下颌骨自动分割》,《医学成像期刊》,第2卷第4期,第44003页,2015年 [仅含原始图像的数据集链接](https://data.mendeley.com/datasets/hxt48yk462/1) ## 数据集结构 ### 数据实例 训练集的示例格式如下: { "image": X光图像(图像文件), "label": 二值图像分割掩码(图像文件) } ## 数据集构建 ### 源数据 ***仅含图像的原始数据集*** 数据集引用:H. Abdi、S. Kasaei与M. Mehdizadeh,《全景X光片下颌骨自动分割》,《医学成像期刊》,第2卷第4期,第44003页,2015年 [仅含原始图像的数据集链接](https://data.mendeley.com/datasets/hxt48yk462/1) ### 标注信息 #### 标注流程 标注工作由人工完成。 #### 标注人员 S.Serdar Helli ### 其他已知局限性 本数据集关联的X光图像文件采用知识共享署名4.0国际许可协议进行授权。 如需了解更多信息,请参阅: ***仅含图像的原始数据集*** 数据集引用:H. Abdi、S. Kasaei与M. Mehdizadeh,《全景X光片下颌骨自动分割》,《医学成像期刊》,第2卷第4期,第44003页,2015年 [仅含原始图像的数据集链接](https://data.mendeley.com/datasets/hxt48yk462/1) ## 附加信息 ### 引用信息 用于本数据集标注的引用: @article{helli10tooth, title={基于U-Net与形态学处理的全景牙科X光片牙齿实例分割}, author={HELLİ, Serdar 与 HAMAMCI, Andaç}, journal={杜兹大学科学与技术期刊}, volume={10}, number={1}, pages={39--50} } 原始图像数据集引用: @article{abdi2015automatic, title={全景X光片下颌骨自动分割}, author={Abdi, Amir Hossein、Kasaei, Shohreh、Mehdizadeh, Mojdeh}, journal={医学成像期刊}, volume={2}, number={4}, pages={044003}, year={2015}, publisher={国际光学工程学会(SPIE)} } ### 贡献说明 感谢[@SerdarHelli](https://github.com/SerdarHelli)为本数据集的提交工作。

提供机构:
SerdarHelli
原始信息汇总

数据集概述

数据集摘要

  • 任务类别:image-segmentation
  • 任务ID:semantic-segmentation
  • 标签:teeth-segmentation, dental-imaging, medical-imaging
  • 训练与评估索引
    • 配置:plain_text
    • 任务:semantic_segmentation
    • 任务ID:semantic_segmentation
    • 分割
      • 训练分割:train
      • 评估分割:test
    • 列映射
      • 图像:image
      • 标签:image

数据集结构

  • 数据实例

    { "image": X-ray Image (Image), "label": Binary Image Segmentation Map (Image) }

数据集创建

  • 源数据
    • 引用:H. Abdi, S. Kasaei, and M. Mehdizadeh, “Automatic segmentation of mandible in panoramic x-ray,” J. Med. Imaging, vol. 2, no. 4, p. 44003, 2015
  • 注释
    • 注释过程:手动注释
    • 注释者:S.Serdar Helli
  • 其他已知限制
    • X-Ray图像文件根据Creative Commons Attribution 4.0 International license授权。
搜集汇总
数据集介绍
SerdarHelli/SegmentationOfTeethPanoramicXRayImages 数据集图片
构建方式
该数据集源自全景牙科X射线影像领域,致力于通过深度学习实现牙齿的自动语义分割。基于Abdi等人提供的原始全景X射线图像,研究者SerdarHelli采用人工标注的方式,逐像素为每颗牙齿生成二值分割掩膜,构建了成对的图像-标签数据集。标注过程严谨细致,确保了分割边界的精确性。最终数据集被划分为训练集和测试集,便于模型的训练与评估,为牙齿形态测量与口腔疾病诊断提供了高质量的基础数据资源。
特点
该数据集聚焦于全景牙科X光片的牙齿语义分割任务,具有鲜明的医学影像特色。其独特之处在于,不仅提供了原始X射线图像,还包含了由专业人员手工标注的精确二值分割图,为U-Net等深度学习模型提供了理想的训练材料。数据集规模虽小(不足1000张),但每一张图像均经过精细处理,保证了标注的高质量与一致性,特别适用于小样本学习场景下的牙齿分割算法研究与验证。
使用方法
数据集以HuggingFace格式存储,支持通过Datasets库便捷加载。用户可调用`load_dataset('SerdarHelli/SegmentationOfTeethPanoramicXRayImages')`获取数据,其中'image'字段为原始X射线图像,'label'字段为对应的二值分割掩膜。数据集已预设训练集(train)和测试集(test)划分,可直接用于语义分割模型的训练与评估。推荐搭配PyTorch或TensorFlow框架,结合图像增强技术,以提升模型在口腔影像分析中的泛化能力。
背景与挑战
背景概述
在口腔医学领域,全景X光片(Panoramic Radiograph)是诊断牙科疾病、评估牙齿结构与规划治疗方案的核心影像学工具。然而,传统上对牙齿的识别与测量依赖临床医生的手动操作,不仅耗时耗力,且易受主观经验影响。为突破这一瓶颈,Serdar Helli等人于2021年构建了名为“SegmentationOfTeethPanoramicXRayImages”的数据集,旨在通过深度学习实现牙齿的自动语义分割与长度测量。该数据集源自Abdi等人2015年发布的全景X光原始图像,并由Helli团队手动标注了像素级的分割标签,共计包含数百张图像。研究依托U-Net模型与形态学处理技术,为口腔影像的智能化分析提供了关键基准资源,其工作发表于《Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi》,对推动医学图像分割在牙科领域的应用具有重要影响力。
当前挑战
当前数据集面临多重挑战。首先,在领域问题层面,全景X光片存在牙齿重叠、边缘模糊、颌骨与牙齿灰度相似等固有成像特性,使得语义分割任务极易受到噪声与解剖结构变异的干扰,难以实现高精度、鲁棒的牙齿边界识别。其次,在构建过程中,数据集规模较小(不足千张样本),且标注完全依赖人工手动完成,这既限制了深度模型在大数据量下的泛化能力,也引入了标注者主观偏差与一致性不足的风险。此外,原始图像来源单一,缺乏对不同拍摄设备、患者群体及病理状态(如缺牙、种植体)的覆盖,进一步加剧了模型在真实临床场景中应用的局限性。
常用场景
经典使用场景
在口腔医学影像分析领域,全景X射线图像中牙齿的精确分割是辅助诊断的关键前提。该数据集专为语义分割任务而设计,提供了配对的全景X光图像及其对应的二值分割掩膜,经典使用场景是基于U-Net架构的深度学习模型训练与评估。研究者利用该数据集训练模型,实现对牙齿区域的自动像素级分割,进而测量牙齿总长度,为龋齿、牙周病等口腔疾病的定量分析提供影像学依据。
衍生相关工作
该数据集衍生了多项经典工作,最典型的是其伴随论文中提出的U-Net与形态学处理相结合的牙齿实例分割方法。后续研究者基于此数据集探索了改进的U-Net变体、注意力机制以及Transformer架构,以提升分割精度与泛化能力。此外,该数据集的标注策略也被借鉴用于构建更大规模的多类别牙齿分割数据集,推动了全景牙科影像分析从二值分割向多任务、多标签方向演进。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来,随着深度学习和医学影像分析的飞速发展,牙齿全景X光图像的语义分割成为口腔疾病智能诊断的核心前沿。该数据集聚焦于利用U-Net模型与形态学处理,实现全景X光片中牙齿的自动分割与全长测量,为龋齿、牙周病等常见口腔疾患的精准评估提供了高效工具。相关研究紧密围绕热点事件如医疗AI可解释性与临床部署需求,探索将分割结果与数字化诊疗流程融合,推动从手动标注到端到端自动分析的范式转变。这一方向不仅提升了诊断效率与一致性,还通过开源数据集促进了跨机构合作与模型标准化,对降低医疗资源不均、加速个性化治疗方案制定具有深远意义。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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