人工智能检测不同临床影像模态下龋齿的诊断性能:系统评价与Meta分析数据集

该数据集配套一项关于人工智能在不同临床影像模态下检测龋齿的诊断性能与实施障碍的系统评价和Meta分析。数据涵盖研究特征、影像模态、AI模型架构、数据集属性、诊断准确性指标及临床实施障碍等结构化信息,遵循PRISMA 2020建议编制,仅纳入人类临床影像研究

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2025-11-17 更新
浏览 2
文本龋齿检测人工智能临床影像模态系统评价Meta分析诊断准确性实施障碍
Diagnostic Performance of Artificial Intelligence for Dental Caries Detection Across Clinical Imaging Modalities: Dataset for Systematic Review and Meta-analysis

基本信息

模态
文本
大小
0.000120758 GB
创建/更新时间
2025-11-17
版本
v1

资源简介

人工智能检测不同临床影像模态下龋齿的诊断性能:系统评价与Meta分析数据集

Diagnostic Performance of Artificial Intelligence for Dental Caries Detection Across Clinical Imaging Modalities: Dataset for Systematic Review and Meta-analysis

该数据集配套一项关于人工智能在不同临床影像模态下检测龋齿的诊断性能与实施障碍的系统评价和Meta分析。数据涵盖研究特征、影像模态、AI模型架构、数据集属性、诊断准确性指标及临床实施障碍等结构化信息,遵循PRISMA 2020建议编制,仅纳入人类临床影像研究。所有变量由两名评价者独立提取、交叉验证并标准化编码。数据集提供完整的2×2诊断列联表(TP、FP、FN、TN),可用于灵敏度、特异度、DOR和HSROC估计等定量合成分析(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-11-17。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集配套系统评价与Meta分析《人工智能在不同临床影像下检测龋齿:诊断性能与实施障碍》。它包含研究期间提取、整理和分析的所有数据,包括研究特征、影像模态、AI模型架构、数据集属性、诊断准确性指标和报告的临床实施障碍等结构化信息。数据集按照PRISMA 2020建议编制,仅纳入人类来源的临床影像研究。所有变量由两名评价者独立提取、交叉验证,并使用标准化编码程序进行协调。对于定量合成,数据集提供完整的2×2诊断列联表(TP、FP、FN、TN),用于灵敏度、特异度、DOR和HSROC估计。

【数据结构与技术规格】

文件数 9 个,合计 120.76 KB。数据集 DOI:10.17632/kt4vbdjxmf.1。

【主题与分类】

主题标签:龋齿检测、人工智能、临床影像模态、系统评价、Meta分析、诊断准确性、实施障碍。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/kt4vbdjxmf

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 120.8 KB。

数据说明

Alain M Chaple Gil (2025). Diagnostic Performance of Artificial Intelligence for Dental Caries Detection Across Clinical Imaging Modalities: Dataset for Systematic Review and Meta-analysis [Dataset]. http://doi.org/10.17632/kt4vbdjxmf.1

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

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