辅酶Q10与牙槽囊肿数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦牙槽囊肿患者囊肿摘除后的辅酶Q10凝胶填充干预。每名患者局部麻醉下接受囊肿摘除，对照组填充安慰剂凝胶，辅酶组填充辅酶凝胶
基本信息
资源简介
辅酶Q10与牙槽囊肿数据集
Coenzyme Q10 and Dentoalveolar Cyst 数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦牙槽囊肿（颌骨囊肿）患者在接受囊肿摘除术后的辅酶Q10凝胶填充干预。按照源站描述，研究将患者分组，每组10名患者，均在局部麻醉下接受囊肿摘除；摘除后，对照组以安慰剂凝胶填充囊腔，辅酶组以辅酶凝胶填充囊腔。所有患者于术后即刻及6个月后接受锥形束CT检查，用以评估骨密度与骨体积。该数据集在本站归入肌肉骨骼系统疾病 / 其他分类，主题标签为 Cyst, Jaw，可用于了解该临床研究的基本设计与相关影像评估安排。
【数据集背景】
牙槽囊肿是颌骨区域的一类囊性病变，临床处理常涉及囊肿摘除及术后囊腔处理。该数据集所对应的研究关注囊肿摘除后囊腔填充材料的选择，即在局部麻醉下完成囊肿摘除后，分别使用安慰剂凝胶与辅酶Q10凝胶填充囊腔，并观察术后骨组织的变化。源站描述列出的疾病条件为 Cyst, Jaw，主题标签同样为 Cyst, Jaw，说明数据集围绕颌骨囊肿这一疾病场景组织。研究设计为每组10名患者，体现了对照比较的基本思路，但源站未提供研究分期、样本量计算依据、纳入排除标准等更详细的设计信息。
【数据内容】
依据源站描述，数据集涉及的核心内容包括：患者分组信息（对照组与辅酶组，每组10名患者）、干预措施（局部麻醉下囊肿摘除，随后分别填充安慰剂凝胶或辅酶凝胶）、以及评估指标（骨密度和骨体积）。评估时点为术后即刻与术后6个月，评估手段为锥形束CT。源站未提供具体的影像数据格式、变量字段、测量单位、数据记录粒度或随访期间的其他临床指标，因此无法进一步说明数据文件层面的细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息相关来源。源站描述表明，数据采集围绕囊肿摘除手术及术后锥形束CT影像评估展开，评估时间点明确为术后即刻和6个月后。源站未提供采集地点、采集机构、采集时间跨度、影像设备型号或操作流程的更多细节。
【适用场景】
该数据集可用于了解牙槽囊肿摘除后囊腔填充辅酶Q10凝胶的临床研究设计，适合作为相关研究方向的信息参考，例如颌骨囊肿术后骨愈合评估、囊腔填充材料对照研究的设计思路，以及锥形束CT在术后骨密度与骨体积评价中的应用场景。由于源站未提供具体结果数据与分析结论，该数据集不适用于直接获取疗效结论或进行二次统计分析。
【使用方法】
源站未提供具体的数据访问方式、文件结构或使用说明。使用者可依据源站描述了解研究分组、干预与评估时点的基本框架，但源站未提供下载链接、数据字典或分析指南，无法进一步说明操作层面的使用步骤。
【质量与限制】
源站描述仅给出研究条件、分组规模、干预方式和评估指标与时点，未提供样本量计算、随机化与盲法细节、统计分析方法、缺失数据处理方式或研究结果。每组10名患者的规模较小，源站未说明其统计效能。源站未提供数据完整性、准确性验证或质量控制信息，因此无法对数据质量作出进一步评价。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款或数据使用限制方面的信息。
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
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05873673
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
条件：颌骨囊肿。每组10名患者将在局部麻醉下接受囊肿切除术。囊肿切除后，对照组囊腔填充安慰剂凝胶，辅酶组填充辅酶凝胶。所有患者术后即刻及6个月后通过锥形束CT评估骨密度和骨体积。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
