自动分类牙釉质龋的可解释深度学习框架：连接人工智能与牙科公共卫生
该数据集提供用于牙釉质龋自动分类的可解释深度学习框架，包含相关图像数据，支持临床及社区牙科筛查的可解释性分析。
基本信息
资源简介
自动分类牙釉质龋的可解释深度学习框架：连接人工智能与牙科公共卫生
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的影像数据集，收录 2 个文件、合计 140.50 MB，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Explainable Deep Learning Framework for Automated Classi-fication of Enamel Caries: Bridging Artificial Intelligence and Dental Public Health》。源站首次发布：2025-11-11。
【数据内容】
源站原始描述：This study proposes an explainable and interpretable deep learning framework for automated enamel caries classification, emphasizing diagnostic transparency and reliability for clinical use. The dual-model framework demonstrated high diagnostic precision and transparency, highlighting its potential for integration into clinical and community-level dental screening. Although dataset diversity remains a limitation, future research will focus on multi-modal and federated learning approaches to ensu…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究提出了一种可解释且可解读的深度学习框架，用于自动化釉质龋分类，强调临床应用中的诊断透明度和可靠性。该双模型框架展现出较高的诊断精确度和透明度，凸显了其整合到临床及社区层面牙科筛查中的潜力。尽管数据集多样性仍是一个局限，但未来研究将聚焦于多模态和联邦学习方法，以确保更广泛的泛化能力和人群层面的适用性。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 140.50 MB。数据集 DOI：10.17632/phtw6rmwzd.1。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/phtw6rmwzd
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/phtw6rmwzd/1
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
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。
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