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| | configs: |
| | - config_name: default |
| | default: true |
| | data_files: |
| | - split: train |
| | path: "data/train-*" |
| | - split: validation |
| | path: "data/validation-*" |
| | - split: test |
| | path: "data/test-*" |
| | - config_name: single_image |
| | data_files: |
| | - split: train |
| | path: "single_image/train-*" |
| | - split: validation |
| | path: "single_image/validation-*" |
| | - split: test |
| | path: "single_image/test-*" |
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| | # Malocclusal Occlusal Image Dataset |
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| | 부정교합 교합 이미지 데이터셋 |
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| | > **Internal Use Only** |
| | > |
| | > This dataset repository is private and intended solely for internal research |
| | > and development. Redistribution or external use is prohibited. |
| | > 본 데이터셋 저장소는 비공개(private)이며 내부 연구 및 개발 목적으로만 사용됩니다. |
| | > 외부 배포 또는 재사용은 금지됩니다. |
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| | ## Overview |
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| | This repository provides occlusal image datasets derived from patient-level records. |
| | All dataset splits are performed **at the patient level** to prevent information leakage. |
| | 본 저장소는 환자 단위(patient-level) 기록으로부터 생성된 교합 이미지 데이터셋을 제공합니다. |
| | 모든 데이터 분할은 **환자 단위**로 수행되어 정보 누출을 방지합니다. |
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|
| | The dataset is distributed in **two configurations** within the same Hugging Face |
| | dataset repository. |
| | 본 데이터셋은 하나의 Hugging Face dataset repository 내에서 |
| | **두 가지 구성(configuration)** 으로 제공됩니다. |
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| | Both configurations are **always generated and uploaded together** by the current build script. |
| | 현재 빌드 스크립트에서는 두 구성 모두가 **항상 함께 생성 및 업로드**됩니다. |
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| | ## Dataset Configurations |
| | ## 데이터셋 구성 |
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| | ### `default` (pairwise) |
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| | - One sample contains a **pair of images**: right and left occlusal views. |
| | 하나의 샘플은 **우측과 좌측 교합 이미지 한 쌍**을 포함합니다. |
| | - Intended for models that jointly process bilateral occlusal information. |
| | 양측 교합 정보를 함께 처리하는 모델을 대상으로 합니다. |
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| | ### `single_image` |
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| | - One sample contains **a single image** (either right or left). |
| | 하나의 샘플은 **우측 또는 좌측 중 하나의 이미지**만 포함합니다. |
| | - Generated by exploding the pairwise dataset. |
| | pairwise 데이터셋을 분해(explode)하여 생성됩니다. |
| | - Intended for single-view or image-only models. |
| | 단일 뷰 또는 이미지 단독 입력 모델을 대상으로 합니다. |
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| | ## Splits |
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| | All configurations provide the same split structure: |
| | 모든 구성은 동일한 데이터 분할 구조를 가집니다. |
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| | - `train` |
| | - `validation` |
| | - `test` |
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| | ### Patient-wise split constraint |
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| | - All samples from the same `patient_id` always belong to the same split. |
| | 동일한 `patient_id`에 속한 모든 샘플은 항상 동일한 split에 속합니다. |
| | - This constraint is enforced identically for both configurations. |
| | 이 제약은 두 구성 모두에 동일하게 적용됩니다. |
| | - This prevents train–test leakage across configurations. |
| | 이를 통해 구성 간 train–test 정보 누출을 방지합니다. |
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| | ## Dataset Schema |
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| | ### Config: `default` (pairwise) |
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| | | Field | Type | Description | |
| | |------|------|-------------| |
| | | `image_r` | `Image` | Right occlusal image / 우측 교합 이미지 | |
| | | `image_l` | `Image` | Left occlusal image / 좌측 교합 이미지 | |
| | | `class_r` | `ClassLabel (0..2)` | Angle class (right) / 우측 Angle 분류 | |
| | | `class_l` | `ClassLabel (0..2)` | Angle class (left) / 좌측 Angle 분류 | |
| | | `dist_r` | `float32` | Continuous distance (right) / 우측 연속 거리값 | |
| | | `dist_l` | `float32` | Continuous distance (left) / 좌측 연속 거리값 | |
| | | `patient_id` | `string` | Patient identifier / 환자 식별자 | |
| | | `tx_phase` | `string` | Treatment phase / 치료 단계 | |
| | | `row_id` | `int32` | Pairwise row index / pairwise 행 인덱스 | |
| | | `idx` | `int32` | Source index (tracking) / 원본 인덱스 | |
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| | ### Config: `single_image` |
| | |
| | | Field | Type | Description | |
| | |------|------|-------------| |
| | | `image` | `Image` | Occlusal image / 교합 이미지 | |
| | | `side` | `string` | `"r"` or `"l"` / 우측 또는 좌측 | |
| | | `label` | `ClassLabel (0..2)` | Angle class / Angle 분류 | |
| | | `dist` | `float32` | Continuous distance / 연속 거리값 | |
| | | `patient_id` | `string` | Patient identifier / 환자 식별자 | |
| | | `tx_phase` | `string` | Treatment phase / 치료 단계 | |
| | | `parent_row_id` | `int32` | Source pairwise row / 원본 pairwise 행 | |
| | | `parent_idx` | `int32` | Source index (tracking) / 원본 인덱스 | |
| |
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| | --- |
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| | ## Label Convention (라벨 규칙) |
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| | - Angle class labels use **0-based indexing**: `{0, 1, 2}` |
| | Angle 분류 라벨은 **0부터 시작하는 인덱스** `{0, 1, 2}`를 사용합니다. |
| | * 0: Angle Class 1 |
| | * 1: Angle Class 2 |
| | * 2: Angle Class 3 |
| | - Labels are converted once during dataset construction. |
| | 라벨 변환은 데이터셋 생성 시 **한 번만** 수행됩니다. |
| | - Class semantics follow the standard Angle classification. |
| | 분류 의미는 표준 Angle 분류 체계를 따릅니다. |
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| | ## Usage (사용 방법) |
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| | ### Load pairwise dataset (default) |
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| | ```python |
| | from datasets import load_dataset |
| | |
| | ds = load_dataset("dsaint31/hf_maloccu") |
| | ```` |
| |
|
| | ### Load single-image dataset |
| |
|
| | ```python |
| | from datasets import load_dataset |
| | |
| | ds_img = load_dataset("dsaint31/hf_maloccu", "single_image") |
| | ``` |
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| | ## Notes (참고 사항) |
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| | * Dataset splits are **patient-wise**, not sample-wise. |
| | 데이터 분할은 샘플 단위가 아닌 **환자 단위**로 수행됩니다. |
| | * Both configurations always share the same patient split. |
| | 두 구성은 항상 동일한 환자 분할을 공유합니다. |
| | * Tracking fields (`row_id`, `idx`, `parent_row_id`, `parent_idx`) are provided |
| | for internal analysis and traceability. |
| | 추적용 필드(`row_id`, `idx`, `parent_row_id`, `parent_idx`)는 |
| | 내부 분석 및 정합성 검증을 위해 제공됩니다. |
| | * Images are stored as grayscale PNGs and embedded into parquet files during |
| | Hub upload (`embed_external_files=True`). |
| | 이미지는 grayscale PNG로 저장되며 Hub 업로드 시 parquet 파일에 |
| | 직접 포함됩니다(`embed_external_files=True`). |
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| | ## License |
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| | Proprietary – Internal use only. |
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| | This dataset and any derived artifacts are intended for internal use only. |
| | Unauthorized copying, distribution, or modification is prohibited. |
| | 본 데이터셋 및 파생 결과물은 내부 사용만을 목적으로 하며, |
| | 무단 복제, 배포, 수정은 금지됩니다. |
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