儿童BONEBRIDGE人群扩展适应症研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项前瞻性多中心IDE研究，纳入36名植入MED-EL BONEBRIDGE系统的儿童，覆盖美国六家学术医疗中心
基本信息
资源简介
儿童BONEBRIDGE人群扩展适应症研究
Expanded Indications in the Pediatric BONEBRIDGE Population 数据集对应一项在 clinicaltrials.gov 登记的前瞻性多中心 IDE 研究，聚焦儿童传导性听力损失与混合性听力损失人群。该研究计划纳入 36 名植入 MED-EL BONEBRIDGE 系统的儿童，实施地点覆盖美国六家学术医疗中心。数据集围绕这一临床研究形成，主题标签为传导性听力损失与混合性听力损失，在本站归入肌肉骨骼系统疾病下的“其他”类别。整体来看，该数据集的价值在于汇集儿童骨传导植入干预在多中心前瞻性设计下的研究信息，为关注儿童听力损失器械治疗的研究者与临床人员提供可追溯的来源线索。
【数据集背景】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov 登记的一项前瞻性、多中心 IDE 研究，研究对象为儿童人群，关注的是 MED-EL BONEBRIDGE 系统在传导性听力损失与混合性听力损失儿童中的扩展适应证。研究涉及美国六家学术医疗中心，计划纳入 36 名植入该系统的儿童。数据集的主题标签与源站描述中的疾病条件一致，均指向传导性听力损失与混合性听力损失这两类听力障碍。
【数据内容】
源站描述所呈现的内容包括研究条件（传导性听力损失、混合性听力损失）、研究设计类型（前瞻性多中心 IDE 研究）、目标样本量（36 名儿童）、植入器械（MED-EL BONEBRIDGE 系统）以及实施机构范围（美国六家学术医疗中心）。数据集主题标签为传导性听力损失与混合性听力损失。除上述信息外，数据集所包含的具体变量、字段结构、随访指标与结局数据，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述表明，这是一项前瞻性多中心 IDE 研究，将在美国六家学术医疗中心开展，计划纳入 36 名植入 MED-EL BONEBRIDGE 系统的儿童。关于具体的采集流程、时间窗口、数据录入方式与质量控制措施，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解儿童传导性听力损失与混合性听力损失人群中骨传导植入器械相关临床研究的登记信息，适用于需要追溯研究来源、研究设计与实施机构范围的场景，也可作为儿童听力损失器械治疗领域研究线索的检索入口。关于具体分析用途与结局评估场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式与数据结构说明。使用者可依据 clinicaltrials.gov 的登记信息了解该研究的公开描述。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的登记描述，目标样本量为 36 名儿童，研究设计为前瞻性多中心 IDE 研究。关于数据完整性、随访时长、缺失数据处理与偏倚控制等信息，源站未提供。使用时应注意到，现有描述仅覆盖研究层面的概要信息，不构成对研究结果的说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
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
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05615649
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
Conditions: Hearing Loss, Conductive, Hearing Loss, Mixed. This prospective multicenter IDE study will include 36 children implanted with the MED-EL BONEBRIDGE system at six academic medical centers across the US.
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。
