原创文档：基于深度学习的口腔疾病图像识别系统设计与实现

张开发
• 2026/4/20 10:58:37 • 15 分钟阅读

最新文章

推荐文章

相关文章

分享文章

原创文档：基于深度学习的口腔疾病图像识别系统设计与实现
摘要口腔疾病是影响人类健康的常见疾病传统的口腔疾病诊断依赖于专业医生的经验判断存在效率低、主观性强等问题。随着深度学习技术的快速发展基于计算机视觉的智能检测方法为口腔疾病的早期筛查和辅助诊断提供了新的解决方案。本文设计并实现了一个基于YOLOv8深度学习算法的口腔疾病智能检测系统旨在提高口腔疾病检测的准确性和效率论文概述本系统采用YOLOv8目标检测算法作为核心检测引擎能够识别牙结石Calculus、龋齿Caries、牙龈炎Gingivitis、牙齿缺失 Hypodontia、口腔溃疡Mouth Ulcer和牙齿变色Tooth Discoloration等6种常见口腔疾病。在系统架构上后端采用Django框架构建RESTful API实现用户认证、图像上传、模型推理和 结果管理等功能前端采用Vue.js框架开发提供友好的用户交互界面支持图像上传、检测结果可视化、历史记录查询和数据统计分 析等功能。系统采用MySQL数据库存储用户信息和检测记录通过JWT令牌实现安全的身份认证机制。深度学习的口腔疾病检测系统采用YOLOv8算法实现了六类常见口腔疾病的自动识别与定位。系统具备口腔图像智能检测功能 支持实时上传图像并返回检测结果用户可选择YOLOv8或YOLOv8-CBAM模型进行检测。检测结果通过可视化方式展示在原图上标 注疾病位置、类别和置信度直观呈现病灶区域。系统提供完善的历史记录管理功能支持检测记录的查询、筛选和删除方便用 户追踪诊断历史。数据统计分析模块提供疾病分布、检测趋势等可视化图表辅助医生进行数据分析和决策。系统实现了用户权限 管理机制区分管理员和普通用户角色管理员可管理用户账户和系统数据。系统采用DjangoVue.js前后端分离架构通过RESTf ul API实现前后端通信支持多用户并发访问为口腔疾病的早期筛查和辅助诊断提供了高效、准确的技术支持。实验结果表明该系统能够准确识别多种口腔疾病具有良好的检测性能和用户体验可为口腔疾病的早期筛查和辅助诊断提供有效的技术支持具有一定的实用价值和推广前景。统计信息论文目录配套项目项目代码基于深度学习的口腔疾病图像识别系统 需要另外购买。作者信息作者Bob (张家梁)原创声明本项目为原创作品

更多文章