Box与Mini-Wing颏成形术功能与美学效果对比评估

数据涵盖Class II错颌畸形、牙颌面畸形及下颌后缩人群,通过术前与术后锥形束CT(CBCT)图像分析颏部前移方向及截骨设计对软组织侧貌和上气道形态的影响

Istanbul Medipol University HospitalIstanbul Medipol University Hospital
clinicaltrials
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图像回归Class II MalocclusionDentofacial DeformitiesRetrognathia
Comparative Evaluation of Functional and Aesthetic Outcomes of Box and Mini-Wing Genioplasty Techniques

基本信息

模态
图像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

Box与Mini-Wing颏成形术功能与美学效果对比评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项回顾性队列研究,纳入2019至2025年间在Istanbul Medipol University接受双颌正颌手术联合Mini Wing或Box颏成形术的成年患者。数据涵盖Class II错颌畸形、牙颌面畸形及下颌后缩人群,通过术前与术后锥形束CT(CBCT)图像分析颏部前移方向及截骨设计对软组织侧貌和上气道形态的影响。可用于比较两种颏成形术式的功能与美学效果,支持术后变化评估及相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Class II错颌畸形、牙颌面畸形、下颌后缩。骨骼性Class II牙颌面畸形通常采用双颌正颌手术联合颏成形术治疗,以改善面部协调性和功能结果。在可用的颏成形术式中,Mini Wing与Box颏成形术在截骨设计和颏部前移方向上存在差异,这可能影响术后软组织侧貌和上气道形态。这项回顾性队列研究纳入2019年至2025年间在Istanbul Medipol University接受双颌正颌手术联合Mini Wing或Box颏成形术的成年患者。符合预设纳入和排除标准的患者将通过医院记录进行识别。将分析术前和术后锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像,以评估变化

【主题与分类】

主题标签:Class II Malocclusion、Dentofacial Deformities、Retrognathia。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/NCT07724743

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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:II类错颌畸形、牙颌面畸形、下颌后缩。骨性II类牙颌面畸形通常采用双颌正颌手术联合颏成形术进行治疗,以改善面部协调性和功能结局。在现有的颏成形术式中,Mini Wing与Box颏成形术在截骨设计和颏部前移方向方面存在差异,这可能影响术后软组织轮廓和上气道形态。本回顾性队列研究纳入2019年至2025年间在伊斯坦布尔Medipol大学接受双颌正颌手术并联合Mini Wing或Box颏成形术的成年患者。将通过医院记录筛选符合预设纳入和排除标准的患者。将分析术前和术后锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像,以评估上气道面积、颏唇角和颏下角的变化。将比较各组间的人口学特征和基线测量值,以确保术前相似性。

将统计分析各组术后变化以及两种手术技术之间的差异。预期研究结果将为Mini Wing和Box颏成形术对上气道尺寸及软组织轮廓的影响提供证据,从而支持骨性II类畸形患者的手术规划和术式选择。

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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