Publicly Available Dental Image Datasets for Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The development of artificial intelligence (AI) in dentistry requires large and well-annotated datasets. However, the availability of public dental imaging datasets remains unclear. This study aimed to provide a comprehensive overview of all publicly available dental imaging datasets to address this gap and support AI development. This observational study searched all publicly available dataset resources (academic databases, preprints, and AI challenges), focusing on datasets/articles from 2020 to 2023, with PubMed searches extending back to 2011. We comprehensively searched for dental AI datasets containing images (intraoral photos, scans, radiographs, etc.) using relevant keywords. We included datasets of >50 images obtained from publicly available sources. We extracted dataset characteristics, patient demographics, country of origin, dataset size, ethical clearance, image details, FAIRness metrics, and metadata completeness. We screened 131,028 records and extracted 16 unique dental imaging datasets. The datasets were obtained from Kaggle (18.8%), GitHub, Google, Mendeley, PubMed, Zenodo (each 12.5%), Grand-Challenge, OSF, and arXiv (each 6.25%). The primary focus was tooth segmentation (62.5%) and labeling (56.2%). Panoramic radiography was the most common imaging modality (58.8%). Of the 13 countries, China contributed the most images (2,413). Of the datasets, 75% contained annotations, whereas the methods used to establish labels were often unclear and inconsistent. Only 31.2% of the datasets reported ethical approval, and 56.25% did not specify a license. Most data were obtained from dental clinics (50%). Intraoral radiographs had the highest findability score in the FAIR assessment, whereas cone-beam computed tomography datasets scored the lowest in all categories. These findings revealed a scarcity of publicly available imaging dental data and inconsistent metadata reporting. To promote the development of robust, equitable, and generalizable AI tools for dental diagnostics, treatment, and research, efforts are needed to address data scarcity, increase diversity, mandate metadata completeness, and ensure FAIRness in AI dental imaging research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».