评估CGF凝胶在下颌阻生第三磨牙拔牙位点的应用
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦下颌阻生第三磨牙拔除术后的愈合问题。手术虽常见,但常伴随疼痛与拔牙区明显骨丢失,可能影响邻牙及牙周组织健康

基本信息
资源简介
评估CGF凝胶在下颌阻生第三磨牙拔牙位点的应用
该数据集英文名为“Evaluating The Use of CGF Made Gel in Mandibular Extraction Sites of Lower Impacted 3rd Molars.”,来源于clinicaltrials.gov,聚焦下颌阻生第三磨牙拔除术后的愈合问题。下颌阻生第三磨牙(俗称智齿)的手术拔除是口腔外科最常见的手术之一,虽然属于常规操作,但术后往往伴随明显挑战,包括疼痛以及拔牙区域较显著的骨丢失,这种骨丢失可能危及邻牙及周围牙周组织的健康。为改善愈合结局,该研究考察浓缩生长因子(CGF)的应用;CGF属于第三代自体血小板浓缩物,取自患者自身血液,与PRP、PRF等早期版本不同,CGF通过专门的可变速离心制备。本站将其归类于肌肉骨骼系统疾病/其他类别。
【数据集背景】
下颌阻生第三磨牙拔除术是口腔外科的高频手术。尽管手术常规,术后疼痛与拔牙区明显的骨丢失仍是常见问题,骨丢失还可能影响邻牙及周围牙周组织的健康。在此背景下,该研究关注如何改善拔牙创的愈合结局,并将浓缩生长因子(CGF)作为研究对象。CGF是第三代自体血小板浓缩物,来源于患者自身血液;与PRP、PRF等早期血小板浓缩物版本相比,CGF的制备依赖专门的可变速离心方式。数据集所对应的研究即围绕CGF制成凝胶应用于下颌阻生第三磨牙拔牙位点展开评价。
【数据内容】
源站描述所列出的研究条件包括:下颌阻生第三磨牙、牙拔除术后牙槽骨再生、口腔外科术后疼痛管理,以及浓缩生长因子用于拔牙创愈合。主题标签与上述条件一致,涵盖下颌阻生第三磨牙、牙拔除术后牙槽骨再生、口腔外科术后疼痛管理、浓缩生长因子用于拔牙创愈合。关于数据集具体包含的变量、记录数量、随访时间点、结局指标数值等详细内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自clinicaltrials.gov。源站描述说明了研究的临床背景与干预方向,即在下颌阻生第三磨牙拔除位点使用CGF制成凝胶,以考察其对术后愈合的作用。关于数据采集的具体机构、采集地点、采集时间范围、样本量及采集流程等细节,源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集适用于与下颌阻生第三磨牙拔除术后愈合相关的主题,包括拔牙术后牙槽骨再生的评价、口腔外科术后疼痛管理,以及浓缩生长因子在拔牙创愈合中的应用评价。其分类归属为肌肉骨骼系统疾病/其他。关于更具体的适用分析场景或建模用途,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07520097
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- 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:下颌阻生第三磨牙、牙拔除术后牙槽骨再生、口腔外科术后疼痛管理、浓缩生长因子用于拔牙窝愈合。下颌阻生第三磨牙(俗称智齿)的手术拔除是口腔外科最常见的手术之一。尽管属于常规手术,但该手术常导致显著的术后问题,包括疼痛和拔牙区域的大量骨丢失。这种骨丢失可能损害邻牙及周围牙周组织的健康。为改善愈合效果,本研究探讨了浓缩生长因子(CGF)的应用。CGF是第三代自体血小板浓缩物——即来源于患者自身血液。与PRP或PRF等早期版本不同,CGF采用专门的可变速离心工艺制备,可形成更致密的纤维蛋白基质。该基质富含生长因子和再生细胞,可能具有更优越的力学性能,并能更持久地释放愈合因子,从而促进骨再生并减轻疼痛。
研究人员旨在评估使用“凝胶”形式CGF的临床和影像学有效性。CGF凝胶因其在手术部位内的稳定性和易操作性而受到重视。该研究特别关注:骨密度改善:测量拔牙窝在三个月内新骨填充的程度。疼痛管理:评估CGF的生物学特性是否能降低患者术后一周内所经历的疼痛强度。手术当天,主要研究者将采集参与者的一小份血液样本(10mL),置于不含抗凝剂的无菌试管中。随后,该样本在离心机中按照专用的CGF提取设置进行处理。血液分离后,取出形成的纤维蛋白凝块,准备好立即置入牙槽窝。所有手术均将在无菌小手术环境下、局部麻醉下进行。在确保区域完全麻醉后,主要研究者将C
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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