经济的快速发展和居民生活水平的显著提高,一定程度上使得牙齿疾病的发病率和就诊率越来越高,牙齿疾病已经成为一种常见病和多发病,而且相比于以前牙齿保护意识弱的情况,当前民众更关心自身的牙齿健康问题。牙科X射线影像分析在牙科临床诊断,治疗和手术中起着重要作用,因为牙科X射线影像可以用来观察隐藏的牙齿结构,恶性或良性部位,骨质流失和蛀牙等,在例如根管治疗,龋齿诊断,正畸患者的诊断和治疗过程中,必须进行牙科X射线影像分析。由于图像数据本身较为复杂,以往的牙科医疗影像研究考虑的问题比较单一且研究方法较为单一,分析得到的结果较难提供实际可用的诊断信息。随着图像处理技术和深度学习技术的不断发展和算力的提升,对牙科医疗影像进行较为精确的研究分析已经能够实现。基于此,本文对牙齿疾病诊疗过程中被广泛使用的牙齿X射线全景影像进行研究分析,目标是使用图像处理技术从牙齿X射线全景图中提取牙齿病理全景数据并进行分析处理。牙齿病理全景数据主要为牙齿的形态结构、牙齿图像纹理信息、牙齿数目、牙齿的位置角度、牙齿的大小间距。这些的数据分析均有助于牙医对牙齿疾病的辅助诊断,同时可以在一定程度上缓解牙医不足和牙科医疗资源不足的问题。论文的主要研究过程如下:首先,研究分析牙科医疗影像研究的国内外研究现状,阐明进行牙齿病理全景数据构建的作用和意义,根据实际治疗中产生的影像数据,进行标注处理并探讨牙齿病理全景数据的类型与特征。其次,针对牙科X射线全景影像,进行牙齿分割研究和牙位标识研究。通过使用深度学习图像分割模型和目标检测模型对此进行分析,在实验过程中,讨论优化算法,损失函数以及预训练模型等因素对实验结果的影响并选取最佳以优化模型,之后对实验结果进行了不同层次的分析讨论。最后,对牙齿分割结果可视化、单颗牙齿图像的纹理信息问题讨论了解决方法的选取,并使用选择的实验方法得到了有效的实验结果,之后综合分析所有实验结果,对牙齿病理全景数据进行分析总结。