微计算机断层扫描检测咬合面龋的验证数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Validation of micro-computed tomography for occlusal caries detection: an in vitro study
• DOI：10.6084/m9.figshare.6992543.v1
• 发布日期：2018-08-22
• 文件数：7 个
• 文件总体积：147.09 KB
• 源站页面：https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Validation_of_micro-computed_tomography_for_occlusal_caries_detection_an_in_vitro_study/6992543

命令行下载

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文件清单

• 1807-3107-bor-29-1-1807-3107BOR-2015vol290132-gf01.jpg（29.67 KB）
• 1807-3107-bor-29-1-1807-3107BOR-2015vol290132-gf02.jpg（26.58 KB）
• 1807-3107-bor-29-1-1807-3107BOR-2015vol290132-gf03.jpg（68.31 KB）
• Table_1.xls（5.63 KB）
• Table_2.xls（5.63 KB）
• Table_3.xls（5.63 KB）
• Table_4.xls（5.63 KB）

文件总体积 147.09 KB（源站 API 实测）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

传统的龋齿检测方法，包括作为金标准的历史学检查，存在某些缺陷，在验证任何其他诊断技术（无论是现有的还是新的）之前，必须解决这些缺陷。在此，我们评估了微型计算机断层扫描（micro-CT）作为龋齿检测替代金标准技术的有效性。从因正畸、牙周或手术原因拔除的牙齿库中选取了60颗疑似咬合面龋的牙齿。在牙齿照片上标记相同的参考点，并用于评估每种方法。由两名经过校准的检查者使用ICDAS-II视觉检查系统、咬翼片X线摄影和micro-CT评估龋齿的尺寸。研究纳入的牙齿在所有测量前从溶液中随机选取。对于micro-CT，设备设置为50 kV、800 µA、像素尺寸15 µm（分辨率为1024 × 1024）、旋转步长1°。使用NRecon软件（SkyScan）获取重建图像。对于每种诊断方法，使用McNemar检验将结果与组织学结果进行比较。

每种方法还进行了受试者工作特征（ROC）分析（Z检验；p < 0.05）。除了与组织学结果高度相关外，微CT在D3阈值下产生了最大的值；此外，在D1阈值下，准确性和ROC曲线下面积（AUC）值最大。我们的结果表明，在比较龋齿检测方法的目的上，微CT的表现与组织学检查相当或更优。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.6992543.v1（source: https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Validation_of_micro-computed_tomography_for_occlusal_caries_detection_an_in_vitro_study/6992543）。