颅骨矫形器监测系统

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为颅骨矫形器监测系统,聚焦斜头畸形、短头畸形、变形性斜头畸形及变形性后斜头畸形等婴儿颅形问题

University of Texas Southwestern Medical CenterUniversity of Texas Southwestern Medical Center
clinicaltrials
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其他预测PlagiocephalyBrachycephalyDeformational PlagiocephalyDeformational Posterior Plagiocephaly
Monitoring System for Cranial Orthoses

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

颅骨矫形器监测系统

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为颅骨矫形器监测系统,聚焦斜头畸形、短头畸形、变形性斜头畸形及变形性后斜头畸形等婴儿颅形问题。研究考察颅骨重塑矫形器(即婴儿佩戴定制头盔以随生长重塑头形的标准治疗)的佩戴时间与贴合度。尽管该治疗已成功应用二十余年,目前仍缺乏客观监测贴合度与佩戴时间的临床标准。整个参与过程包括 11 周内 7 次访视,涵盖测量与临床评估、标准头盔及研究头盔的适配、在诊测试与随访,可用于研究佩戴依从性与矫形器适配的客观监测方法(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:斜头畸形、短头畸形、变形性斜头畸形、变形性后斜头畸形。这是一项研究颅骨重塑矫形器(一种标准治疗,即婴儿佩戴定制头盔以随生长帮助重塑头形)佩戴时间与贴合度的研究。尽管颅骨重塑治疗已成功应用超过 20 年,但目前尚无客观监测贴合度与佩戴时间的临床标准。总体而言,参与将包括 11 周内的 7 次访视:(1) 测量与临床评估 [约 60 分钟],(2) 标准头盔适配及研究头盔的适配前和/或适配 [约 60 分钟],(3) 研究头盔适配(若第 2 次访视未完成)及在诊测试 [约 2 小时],(4)/(5)/(6) 研究头盔随访访视 [约 30-60 分钟

【主题与分类】

主题标签:Plagiocephaly、Brachycephaly、Deformational Plagiocephaly、Deformational Posterior Plagiocephaly。本站分类:肌肉骨骼疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06425172

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06425172

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    • 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。

数据说明

条件:斜头畸形、短头畸形、变形性斜头畸形、变形性后部斜头畸形。这是一项研究颅骨重塑矫形器佩戴时间和贴合度的研究(颅骨重塑矫形器是一种标准护理治疗方法,即婴儿佩戴定制头盔,在生长过程中帮助重塑头部形状)。尽管颅骨重塑治疗已成功应用20余年,但目前尚无客观监测贴合度和佩戴时间的临床标准。参与研究总共包括11周内的7次访视:(1)测量与临床评估[约60分钟],(2)标准头盔适配及研究头盔的适配前和/或适配[约60分钟],(3)研究头盔适配(若未在第2次访视时完成)及诊室内测试[约2小时],(4)/(5)/(6)研究头盔随访访视[每次约30-60分钟],以及(7)最终随访访视及研究头盔诊室内测试[约2小时]。

在佩戴研究头盔的8至9周期间,预计孩子每天需佩戴23小时(经过适应期安排后),护理人员将记录头盔佩戴时间及任何可能出现的副作用(如皮肤刺激)。孩子每两周将接受一次临床检查(或根据护理人员要求增加检查次数)。试验结束时,参与者需归还所有与研究相关的材料,治疗临床医生将让孩子重新佩戴标准头盔。

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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