间充质干细胞促进骨再生数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下颌角骨折患者的骨再生研究。试验为单盲对照临床试验,共纳入 20 例男性患者,分为应用脂肪来源间充质干细胞(AMSCs)的研究组与未应用的对照组

Instituto Mexicano del Seguro SocialInstituto Mexicano del Seguro Social
clinicaltrials
浏览 14
医学影像分类Mandibular Fractures
Bone Regeneration With Mesenchymal Stem Cells

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

间充质干细胞促进骨再生数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下颌角骨折患者的骨再生研究。试验为单盲对照临床试验,共纳入 20 例男性患者,分为应用脂肪来源间充质干细胞(AMSCs)的研究组与未应用的对照组。数据涵盖术后 4 周和 12 周通过全景放射摄影和计算机断层扫描(CT)评估的正常骨与骨折骨强度及密度,可用于比较两组骨愈合差异、分析干细胞对骨再生的影响,并支持骨愈合相关预测或分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:下颌骨骨折。针对下颌角骨折患者的单盲对照临床试验。患者被分为:研究组(SG):骨折复位并应用 AMSCs;对照组(CG):相同操作但不应用 AMSCs。AMSCs 在手术前 24 小时从脂肪组织中获取。术后 4 周和 12 周,使用全景放射摄影和计算机断层扫描(CT)评估正常骨和骨折骨的强度和密度。共纳入 20 例患者,每组 10 例。SG 平均年龄 31.2 ± 6.3 岁,CG 为 29.7 ± 7.2 岁,所有患者均为男性。第 4 周骨质量:全景放射摄影 SG 108.82 ± 3.4 vs CG 93.92 ± 2.6(p = 0.000),CT SG 123 ± 4.53 vs CG 99.72 ± 5.72(p = 0.000)。第 12 周:全景放射摄影 SG 153.53±1.83 vs CG 101.81±4.83(p= 0.000),CT SG 165.4 ± 4.2 vs CG 112.05±2

【主题与分类】

主题标签:Mandibular Fractures。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02755922

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    • 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。

数据说明

条件:下颌骨骨折。一项针对下颌角骨折患者的单盲对照临床试验。患者被分为:研究组(SG):骨折复位并应用AMSCs;对照组(CG):相同操作但不应用AMSCs。AMSCs于术前24小时从脂肪组织中获取。术后4周和12周,使用全景X线摄影和计算机断层扫描(CT)评估正常骨和骨折骨的强度和密度。共纳入20例患者,每组10例。研究组平均年龄为31.2 ± 6.3岁,对照组为29.7 ± 7.2岁,所有患者均为男性。第4周骨质量:全景X线摄影显示研究组108.82 ± 3.4 vs 对照组93.92 ± 2.6(p = 0.000),CT显示研究组123 ± 4.53 vs 对照组99.72 ± 5.72(p = 0.000)。第12周:全景X线摄影显示研究组153.53±1.83 vs 对照组101.81±4.83(p= 0.000),CT显示研究组165.4 ± 4.2 vs 对照组112.05±2.1(p= 0.000)。应用AMSCs在第4周时呈现出与正常骨相似的骨化值,并在第12周时骨化率高出36.48 %。

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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