基于统计形状建模的人群平均颅骨模型

矢状缝早闭(SC)是一种先天性疾病,因矢状缝过早骨化导致新生儿颅骨发育异常。弹簧辅助颅骨成形术(SAC)是一种微创手术技术,利用金属牵张器重塑新生儿头部

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医学影像矢状缝早闭弹簧辅助颅骨成形术统计形状建模有限元分析颅骨模型CT影像肌肉骨骼系统疾病
Population average skull model obtained by means of statistical shape modelling

基本信息

模态
医学影像
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

基于统计形状建模的人群平均颅骨模型

矢状缝早闭(SC)是一种先天性疾病,因矢状缝过早骨化导致新生儿颅骨发育异常。弹簧辅助颅骨成形术(SAC)是一种微创手术技术,利用金属牵张器重塑新生儿头部

Population average skull model obtained by means of statistical shape modelling

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):矢状缝早闭(SC)是一种先天性疾病,因矢状缝过早骨化导致新生儿颅骨发育异常。弹簧辅助颅骨成形术(SAC)是一种微创手术技术,利用金属牵张器重塑新生儿头部。尽管安全有效,但由于对颅骨-牵张器相互作用的理解有限,且单病例手术分析提供的信息有限,SAC的结局仍不确定。因此,本研究通过有限元分析创建了一个SC人群平均颅骨模型,用于模拟弹簧植入。研究回顾了GOSH颅面单元患者数据库,纳入2011年至2016年间接受手术的13例SAC患者(11例男性,SAC时年龄=5.6±0.7个月[4.6–6.7个月])。每例患者均有术前计算机断层扫描(CT)

【主题与分类】

主题标签:矢状缝早闭、弹簧辅助颅骨成形术、统计形状建模、有限元分析、颅骨模型、CT影像、肌肉骨骼系统疾病。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa15ab61c3497bcd4c6f039f78b7dd42ba41fb91dfd5e9ec34d777b5b3c09efef

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

矢状缝早闭(SC)是一种先天性疾病,因矢状缝过早骨化导致新生儿颅骨发育异常。弹簧辅助颅骨成形术(SAC)是一种微创手术技术,用于治疗SC,通过金属牵张器重塑新生儿头部。尽管安全有效,但由于对颅骨-牵张器相互作用的认识有限,且单例手术分析所提供的信息有限,SAC的疗效仍不确定。为此,本研究构建了SC人群平均颅骨模型,通过有限元分析模拟弹簧置入过程。研究回顾了GOSH颅面单元患者数据库,纳入2011年至2016年间接受手术的13例SAC患者(男性11例,SAC时年龄=5.6±0.7个月[4.6–6.7个月])。每位患者在术前3.2个月至6天之间接受了计算机断层扫描(CT)(CT时年龄=4.2±0.7个月[3.0–5.3个月])。

已获得伦理批准,允许将患者图像数据用于研究目的(英国REC 15/LO/0386——研究伦理委员会批准——研究编号14DS25)。每位患者的颅骨三维形状(三角网格)均使用Mimics(Materialise,鲁汶)从CT扫描中重建,并在Rhino3D(McNeel,华盛顿州)和Meshmixer(Autodesk,加利福尼亚州)中进一步处理,以:1)创建一个通过鼻根点及左右外耳道的参考平面,以确保一致性;2)填充颅骨缺损和骨缝,获得光滑连续的表面;3)将颅骨内表面与外表面分离。颅骨外表面……任何能够读取/处理STL文件的程序(Meshmixer、Meshlab等)。

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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