下颌阻生智齿拔除术中三叉神经心脏反射发生率数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦下颌阻生智齿拔除术中三叉神经心脏反射的发生情况。研究纳入 40 例接受下颌阻生智齿拔除术的患者,术前采用 GG 与 IASB 两种常用口腔外科局部麻醉技术,并通过全景放射片评估智齿牙根与下牙槽神经的最近距离,必要时补充 CBCT 三维确认

Kutahya Health Sciences UniversityKutahya Health Sciences University
clinicaltrials
浏览 2
医学影像分类Trigemino-Cardiac ReflexImpacted Third Molar Tooth
The Frequency of Trigeminocardiac Reflex During the Extraction of Impacted Mandibular Wisdom Teeth

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

下颌阻生智齿拔除术中三叉神经心脏反射发生率数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦下颌阻生智齿拔除术中三叉神经心脏反射的发生情况。研究纳入 40 例接受下颌阻生智齿拔除术的患者,术前采用 GG 与 IASB 两种常用口腔外科局部麻醉技术,并通过全景放射片评估智齿牙根与下牙槽神经的最近距离,必要时补充 CBCT 三维确认。数据可用于观察该术式下三叉神经心脏反射的发生频率及相关麻醉与解剖因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:三叉神经心脏反射、阻生第三磨牙。该研究纳入 40 例接受下颌阻生智齿拔除术的患者。手术操作前,采用口腔外科实践中最常用的两种局部麻醉技术,即 GG 和 IASB 技术。IASB 始终配合颊部与下颌舌骨区辅助麻醉,而接受 GG 麻醉的患者均无需额外麻醉。患者评估采用全景放射片完成。记录相关智齿牙根与下牙槽神经(IAN)之间的最近距离。在距离小于 1 mm 或出现影像重叠的情况下,对患者拍摄锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像以三维确认距离。患者被分为两组,基

【主题与分类】

主题标签:Trigemino-Cardiac Reflex、Impacted Third Molar Tooth。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06499532

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:三叉神经-心脏反射、阻生第三磨牙。该研究纳入40例接受下颌阻生智齿拔除术的患者。在手术操作前,采用口腔外科实践中最常用的两种局部麻醉技术,即GG和IASB技术。IASB始终辅以颊部和下颌舌骨区支持性麻醉,而接受GG麻醉的患者均无需额外麻醉。采用全景X线片对患者进行评估。记录相关智齿牙根与下牙槽神经(IAN)之间的最近距离。在距离小于1 mm或出现重叠的情况下,对患者拍摄锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像,以在三维方向上确认距离。根据智齿牙根与IAN的邻近程度(1 mm以内或超过1 mm)将患者分为两组,并根据所采用的麻醉技术(GG-IASB)分为两组。

亚组命名为GG-0(距下牙槽神经超过1 mm)、GG-1(距下牙槽神经1 mm以内)、IASB-0(距下牙槽神经超过1 mm)和IASB-1(距下牙槽神经1 mm以内)。每个亚组(GG-0、GG-1、IASB-0、IASB-1)均匀选取10例患者。纳入研究的手术均由同一位外科医生完成。阻生智齿为垂直阻生,且均为骨内滞留牙。手术操作采用套袖瓣,包括下颌第二磨牙近中龈乳头附近的远中水平切口和垂直松弛切口。三叉神经心血管反射(TCR)监测通过观察突发性心动过缓的发生来进行,该心动过缓可在数秒内出现,暂停操作后即可改善,且之前无心动过速。为确保对这一突发过程进行准确及时的监测,并监测可能出现的潜在心脏停搏,对患者进行了监测。监测使用5通道Contec Medical Systems(中国河北)监护仪进行。在整个

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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