下颌第三磨牙拔除术后口腔瓣轮廓与局部血供数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下颌第三磨牙拔除术后口腔瓣轮廓与局部血供。纳入 56 名全身健康成人,按交替非随机序列分配至两种黏骨膜瓣轮廓,每臂 28 人,并按 Winter 分类的四个角度类别分层,每类每臂 7 例

Betül Taş ÖzyurtsevenBetül Taş Özyurtseven
clinicaltrials
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基因组Surgical FlapsOral Surgical ProceduresRegional Blood FlowTooth, ImpactedMolar, Third
Oral Flap Outline and Local Blood Supply After Surgical Removal of Lower Third Molar Teeth

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

下颌第三磨牙拔除术后口腔瓣轮廓与局部血供数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下颌第三磨牙拔除术后口腔瓣轮廓与局部血供。纳入 56 名全身健康成人,按交替非随机序列分配至两种黏骨膜瓣轮廓,每臂 28 人,并按 Winter 分类的四个角度类别分层,每类每臂 7 例。使用激光多普勒血流仪(Perimed, Järfälla, Sweden)以灌注单位量化微血管灌注,记录位点包括拔牙位前方牙齿颊侧中部等。数据可用于研究不同瓣设计对局部血流的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:外科皮瓣、口腔外科手术、区域血流、阻生牙、第三磨牙。五十六名全身健康成人因单颗完全骨埋伏下颌智齿接受手术拔除,按交替(非随机)序列分配至两种黏骨膜瓣轮廓之一,每臂二十八名参与者。分配按 Winter 分类的角度进行分层,使四个角度类别各向每臂贡献七例。使用激光多普勒血流仪(Perimed, Järfälla, Sweden)以灌注单位量化微血管灌注。一个记录位点位于拔牙位紧邻前方的牙齿颊侧中部,在其近远中轴与咬合颈轴的交叉处,作为牙髓循环的指标;另外三个位点分布在

【主题与分类】

主题标签:Surgical Flaps、Oral Surgical Procedures、Regional Blood Flow、Tooth, Impacted、Molar, Third。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/NCT07758192

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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:外科皮瓣、口腔外科手术、局部血流、阻生牙、磨牙、第三磨牙。五十六名全身健康的成年人因手术拔除单颗完全骨埋伏的下颌智齿就诊,按交替(非随机)序列分配至两种黏骨膜瓣轮廓之一,每组二十八名受试者。分配按Winter分类法依牙齿倾斜角度进行分层,使四个倾斜角度类别各为每组贡献七例。采用激光多普勒血流仪(Perimed,Järfälla,瑞典)以灌注单位定量微血管灌注。一个记录点位于紧邻拔牙位点前方牙齿的颊侧中部,处于其近远中轴与咬合颈轴的交叉处,作为牙髓循环的指标;另外三个记录点分布于相邻颊黏膜上。通过一个2 mm透明丙烯酸支架在各次访视间重现探针位置,该支架带有预备好的探针座,在石膏模型上个别制作。每个位点采样30秒。

肿胀程度由三个面部参考距离(下颌角至唇连合、耳屏至唇连合、下颌角至外眦)得出,取平均值作为单一数值。张口度取最大切牙间距。每次评估均在术前即刻进行,并于术后第3天和第7天重复,最后一次随访时拆除缝线。所有手术均由同一术者在标准器械下、于下牙槽神经、舌神经及颊神经阻滞麻醉下完成,使用不超过两支40 mg/mL阿替卡因(含1:100,000肾上腺素)。在生理盐水冷却下使用生理 dispensers 和钢钻去骨并分牙,牙槽窝以3/0丝线关闭。所有参与者在术后均接受阿莫西林-克拉维酸、对乙酰氨基酚及苯达明-氯己定漱口水。组间均值采用重复测量方差分析及Tukey HSD两两检

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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