ukr Final Research Report and Aggregated Clinical Data on Etiopathogenetic Aspects of Rehabilitation of Major Dental Diseases (2021–2025) 数据集
ukr Final Research Report and Aggregated Clinical Data on Etiopathogenetic Aspects of Rehabilitation of Major Dental Diseases (2021–2025) 数据集是与假体关节感染直接相关的公开数据集，来源于OSF Registries，主要包含Abstract This dataset contains the final aggregated results of a multi-year appl。该数据集适合用于分类、特征分析、模型验证以及疾病研究中的数据驱动方法评估。
基本信息
资源简介
ukr Final Research Report and Aggregated Clinical Data on Etiopathogenetic Aspects of Rehabilitation of Major Dental Diseases (2021–2025) 数据集
【一句话概览】
该数据集包含乌克兰布科维尼亚国立医科大学修复牙科系2021至2025年间开展的多年度应用研究项目的最终汇总结果，涵盖颌面部主要牙病的病因发病机制、诊断、治疗与康复相关的临床、实验室、生物力学及流行病学发现，涉及牙周病、牙体缺损、颞下颌关节紊乱、颌面部创伤及相关系统性疾病，数据以汇总匿名形式呈现，不含可识别患者信息，旨在支持牙科研究、修复牙科及相关生物医学领域的透明度、可重复性与二次分析，数据来源于前瞻性队列临床观察、临床与放射学检查、实验室与生化分析、形态计量与生物力学评估及临床结果的统计与分析处理，汇总了800余名患者及对照组的检查结果（来源 OSF）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Final Research Report and Aggregated Clinical Data on Etiopathogenetic Aspects of Rehabilitation of Major Dental Diseases (2021–2025)》。源站首次发布：2026-01-03。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains the final aggregated results of a multi-year applied research project conducted between 2021 and 2025 at the Department of Prosthetic Dentistry, Bukovinian State Medical University (Ukraine). The dataset summarizes clinical, laboratory, biomechanical, and epidemiological findings related to the etiopathogenesis, diagnosis, treatment, and rehabilitation of major dental diseases of the maxillofacial region. It includes structured quantitative indicators, outcome statistics, a…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本数据集包含2021年至2025年间在乌克兰布科维尼亚国立医科大学口腔修复学系开展的一项多年应用研究项目的最终汇总结果。该数据集汇总了与颌面部主要牙科疾病的病因发病机制、诊断、治疗和康复相关的临床、实验室、生物力学和流行病学研究结果。它包括结构化定量指标、结局统计数据以及分析性总结，这些内容源自对牙周病、牙体缺损、颞下颌关节紊乱、颌面部创伤及相关系统性疾病患者的检查。所有数据均以汇总和匿名形式呈现，不包含任何个人或可识别的患者信息。该数据集旨在支持牙科研究、口腔修复学及相关生物医学领域的透明度、可重复性和二次分析。方法数据通过以下方式的组合获得：• 前瞻性队列临床观察• 临床和影像学检查• 实验室和生化分析• 形态计量学和生物力学评估• 临床结局的统计和分析处理该汇总数据集反映了对800多名患者及对照组的检查，研究期间采用了标准化的诊断和评估方案。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：project。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://osf.io/v7mfq/
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集围绕假体关节感染（Prosthetic joint infections）整理，包含与该疾病直接相关的数据、病例、检测结果或研究记录，可用于分类、流行病学分析或疾病相关机器学习研究。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
