Metopic Craniosynostosis 3D 照片数据集
该数据集包含在 Metopic Craniosynostosis 手术矫正过程中采集的术前和术后 3D 照片，所有 3D 照片均在手术干预期间获取
基本信息
资源简介
Metopic Craniosynostosis 3D 照片数据集
Metopic Craniosynostosis 3D Photographs
该数据集包含在 Metopic Craniosynostosis 手术矫正过程中采集的术前和术后 3D 照片，所有 3D 照片均在手术干预期间获取。数据集涵盖 5 名患者，每位受试者的数据包括来自 CT 扫描的术前皮肤组织 3D 模型、术前皮肤组织 3D 照片、来自 CT 扫描的术前骨组织 3D 模型、术前骨组织 3D 照片（重塑前）以及术后骨组织 3D 照片（重塑后）。共 25 个文件，可用于颅面畸形手术规划、术后评估及三维形态分析等研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020-10-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据集包含在 Metopic Craniosynostosis 手术矫正过程中采集的术前和术后 3D 照片。所有 3D 照片均在手术干预期间获取。数据集包括 5 名 Metopic Craniosynostosis 患者的数据。每位受试者的数据包括：- 来自 CT 扫描的术前皮肤组织 3D 模型 - 术前皮肤组织 3D 照片 - 来自 CT 扫描的术前骨组织 3D 模型 - 术前骨组织 3D 照片（重塑前） - 术后骨组织 3D 照片（重塑后）
【数据结构与技术规格】
文件数 25 个，合计 515.38 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.13077695.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Animal structure and function、Biomedical engineering not elsewhere classified、Surgery、Oral and maxillofacial surgery。主题标签：craniosynostosis、3D photography、surgery、cranium、cranial surface、shape、preoperative、postoperative、subjects、metopic。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Animal structure and function、Biomedical engineering not elsewhere classified、Surgery、Oral and maxillofacial surgery。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Metopic_Craniosynostosis_3D_Photographs/13077695
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：García-Mato, David; Pascau, Javier (2020). Metopic Craniosynostosis 3D Photographs. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13077695.v1
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:
数据集大小约 515.4 MB。
数据说明
数据集包含在额缝早闭症手术矫正期间获取的术前和术后3D照片。所有3D照片均在手术干预期间获取。数据集包含5名额缝早闭症患者的数据。每个受试者的数据包括：
- 来自CT扫描的术前皮肤组织3D模型
- 术前皮肤组织3D照片
- 来自CT扫描的术前骨组织3D模型
- 术前骨组织3D照片（重塑前）
- 术后骨组织3D照片（重塑后）
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。
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