用于鼻牙槽塑形的打印矫治器数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦单侧完全性唇腭裂婴儿的鼻牙槽塑形治疗。研究拟招募10名年龄在7至45天、符合纳入标准的单侧唇腭裂婴儿,采集上颌印模、鼻唇区口外扫描及面部照片,并完成数字模型准备、模型分割与修改、虚拟治疗模拟、虚拟矫治器构建及三维矫治器打印等数字流程

Ain Shams UniversityAin Shams University
clinicaltrials
浏览 12
其他分类Unilateral Complete Cleft Lip and Palate
Printed Aligners for Nasoalveolar Molding Treatment

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

用于鼻牙槽塑形的打印矫治器数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦单侧完全性唇腭裂婴儿的鼻牙槽塑形治疗。研究拟招募10名年龄在7至45天、符合纳入标准的单侧唇腭裂婴儿,采集上颌印模、鼻唇区口外扫描及面部照片,并完成数字模型准备、模型分割与修改、虚拟治疗模拟、虚拟矫治器构建及三维矫治器打印等数字流程。打印后为每名婴儿提供个性化矫治器,并将鼻支架固定于矫治器上交付,同时向家长演示粘接、佩戴与取出方法,指导每日取出清洁一次。该数据可用于唇腭裂早期干预、数字化矫治器设计与治疗流程相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:单侧完全性唇腭裂。将招募10名年龄在7至45天、符合纳入标准的单侧唇腭裂(UCLP)婴儿样本,并接受以下研究程序:上颌印模、鼻唇区口外扫描和面部照片。对于数字工作流程;将完成以下步骤:1. 数字模型准备。2. 模型分割和修改。3. 虚拟治疗模拟。4. 虚拟矫治器构建。5. 三维矫治器打印。矫治器打印后,每名婴儿将获得其自己的一套矫治器。鼻支架将固定到矫治器上,然后交付,并向家长仔细演示粘接剂放置、插入和取出。将指导家长每天取出矫治器一次以进行适当清洁。婴

【主题与分类】

主题标签:Unilateral Complete Cleft Lip and Palate。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06683560

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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

条件:单侧完全性唇裂和腭裂。将招募10名出生时患有单侧唇裂和腭裂(UCLP)、年龄在7至45天之间且符合纳入标准的婴儿,并对其进行以下研究程序:上颌印模、鼻唇区域口外扫描和面部照片。对于数字化工作流程,将进行以下步骤:1. 数字模型准备。2. 模型分割和修改。3. 虚拟治疗模拟。4. 虚拟矫治器构建。5. 三维矫治器打印。矫治器打印后,每名婴儿将佩戴其自身的一套矫治器。鼻支架将固定到矫治器上,然后交付使用,并向父母详细演示粘合剂的放置、插入和取出方法。将指导父母每天取出矫治器一次以进行适当清洁。婴儿将每两周随访一次,直至上颌牙弓节段接近和鼻唇组织形态改善。最后,将采集治疗后记录。

• 研究地点:本研究将在Ain-Shams大学牙科学院正畸科的诊所进行。 • 研究程序:符合纳入标准并同意参与研究的婴儿将被纳入。在纳入研究前,婴儿的父母将签署知情同意书,其中将明确描述研究目的、方法和可能的并发症。本研究将由Ain-Shams大学牙科学院研究伦理委员会审查。 九、统计分析 评估方法 1. 术前T1和术后T2模型将进行数字化测量、评估和比较。 2. 术前T1和术后T2软组织扫描将进行数字化测量、评估和比较。 3. 最终虚拟模型和最终婴儿模型将进行数字化比较。 4. 将计算总治疗时长。 最后,数据将制表并st

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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