基于YOLOv8的牙科龋齿自动检测系统：AI辅助口腔诊断的新进展

本项目是Premkumar8于2026年6月14日在GitHub发布的自动化龋齿检测系统，基于YOLOv8深度学习模型，针对牙科全景X光片实现多颗牙齿、四个牙面的七种常见牙科疾病检测，并生成AI诊断报告，为口腔医疗提供辅助诊断支持，具备可扩展性和本地化Web应用界面。

龋齿是常见口腔疾病，早期发现至关重要；传统检测依赖医生经验易漏诊。本项目突破传统单颗牙齿单表面检测局限，实现全景X光片多颗牙齿四个牙面同时检测，更贴近临床实际应用场景。

系统基于YOLOv8目标检测模型训练，输出疾病标签、置信度分数及AI诊断报告；采用数据集驱动设计可自动读取类别名称，内置七种疾病知识库（龋齿、深度龋齿、阻生齿等），增强可解释性与扩展性。

包含数据集下载（Kaggle自动获取+重试机制）、模型训练（输出最优模型与训练历史）、预测报告（单张X光片推理+JSON报告保存）、Web应用（本地化UI上传查看实时结果）四大模块。

需Python3.10环境及依赖包；数据集下载支持断点续传；训练可指定路径和轮数，模型保存至artifacts目录；单张预测指定图片与模型路径输出摘要及JSON报告；Web应用通过命令启动本地服务。

本系统为AI辅助诊断工具，非临床诊断工具；性能依赖数据集完整性、平衡性及图像质量；生产环境需专业医生验证结果；需更多样化临床数据验证调优以提升泛化能力。

可扩展疾病检测类别、提升复杂病例处理能力；探索与电子病历系统集成；引入注意力机制增强关键区域定位；开发移动端版本，提升基层医疗机构使用便捷性。