患者特异性3D打印咬合夹板、手术导板与钛板在下颌骨骨折治疗中的精度(病例系列)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下颌骨骨折的治疗精度问题。研究评估术前全计算机化咬合夹板、手术导板及患者特异性钛板在引导下颌骨骨折复位与固定中的准确性,核心研究问题是:使用患者特异性三维(3D)打印咬合夹板、手术导板与钛板,能否在引导骨折复位、固定及咬合方面准确复位下颌骨骨折

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其他Mandibular Fractures
Precision of Patient Specific 3D Printed Occlusal Stent, Surgical Guide, and Patient Specific Titanium Plates in Management of Mandibular Fracture (Case Series)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

患者特异性3D打印咬合夹板、手术导板与钛板在下颌骨骨折治疗中的精度(病例系列)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下颌骨骨折的治疗精度问题。研究评估术前全计算机化咬合夹板、手术导板及患者特异性钛板在引导下颌骨骨折复位与固定中的准确性,核心研究问题是:使用患者特异性三维(3D)打印咬合夹板、手术导板与钛板,能否在引导骨折复位、固定及咬合方面准确复位下颌骨骨折。下颌骨骨折是急诊最常见的颌面部骨折之一,尽管影像技术与固定技术不断改进,其评估、诊断与处理仍具挑战性,可根据骨折类型与位置采用多种开放或闭合复位技术(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:下颌骨骨折。本研究评估术前全计算机化咬合夹板、手术导板和患者特异性钛板在下颌骨骨折引导复位与固定中的准确性。研究问题是:使用患者特异性三维(3D)打印咬合夹板、手术导板和钛板能否在引导骨折复位、固定和咬合方面准确复位下颌骨骨折?下颌骨骨折是急诊室最常见的颌面骨折之一。尽管影像技术和固定技术不断改进,这些骨折的评估、诊断和处理仍然具有挑战性。根据骨折的类型和位置,可采用各种开放和闭合手术复位技术。当前下颌骨骨折复位与固定的标准方法存在若干关键且固有的局限性。解剖学术语“体部骨折”用于本研究中。它指下颌骨的承牙区域,包括颏部、颏旁和体部骨折。解剖学上,下颌骨由一个弯曲的水平部分(体部)及其上方的牙槽突,以及两个垂直部分(升支)组成,升支与体部末端几乎成直角相连。传统上,手术接骨板以通用构型批量生产,必须手动弯制以匹配个体骨解剖结构。接骨板弯制过程可能耗时且技术要求高,尤其对经验不足的外科医生而言。在复杂病例中,手术接骨板可能需要反复弯制,这会引起内应力集中。受应力的接骨板在体内咀嚼负荷下可能发生疲劳,导致接骨板断裂、腐蚀、螺钉松动和骨吸收等并发症。三维(3D)打印涉及用于逐层构建结构的增材制造技术。Thi

【主题与分类】

主题标签:Mandibular Fractures。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/NCT07499726

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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:下颌骨骨折。本研究评估术前全计算机化咬合夹板、手术导板及患者特异性钛板在下颌骨骨折引导复位与固定中的准确性。研究问题为:使用患者特异性三维(3D)打印咬合夹板、手术导板和钛板能否在下颌骨骨折的引导复位、固定及咬合方面实现准确复位?下颌骨骨折是急诊室最常见的颌面部骨折之一。尽管影像技术和固定技术不断改进,这些骨折的评估、诊断和处理仍具有挑战性。根据骨折类型和位置,可采用多种开放性和闭合性手术复位技术。当前下颌骨骨折复位与固定的标准方法存在若干关键且固有的局限性。本研究使用解剖学术语“体部骨折”,指下颌骨含牙区域,包括颏部、颏旁和体部骨折。

在解剖学上,下颌骨由弯曲的水平部分(下颌体)及其上方的牙槽突,以及两个垂直部分(下颌支)组成,后者与下颌体两端几乎成直角相连。传统上,手术接骨板以通用构型批量生产,必须手动弯制以匹配个体骨骼解剖结构。接骨板弯制过程可能耗时且技术要求高,尤其对于经验不足的外科医生而言。在复杂病例中,手术接骨板可能需要反复弯制,这会引起内部应力集中。受应力影响的接骨板在体内咀嚼负荷下可能发生疲劳,导致接骨板断裂、腐蚀、螺钉松动和骨吸收等并发症。三维(3D)打印涉及用于逐层构建结构的增材制造技术。Thi

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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