颅缝早闭患者术前与术后形态数据集
主题标签：颅缝早闭、术前术后形态、机器学习、有限元建模、手术规划、肌肉骨骼疾病。本站分类：肌肉骨骼疾病/其他。本数据集为肌肉骨骼疾病领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖颅缝早闭。
基本信息
资源简介
颅缝早闭患者术前与术后形态数据集
该数据集名为“Preop anad Postop shapes of craniosynostosis patients”，由作者Antúnez Sáenz, Itxasne发布，机构为Zenodo，发布时间为2025年，采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可。数据集来源于doi.org，主题标签涵盖颅缝早闭、术前术后形态、机器学习、有限元建模、手术规划以及肌肉骨骼疾病。本站将其归类为肌肉骨骼疾病/其他。该数据集与一篇题为“A combined Machine Learning and Finite Element Modelling tool for the surgical planning of craniosynostosis correction”的文章直接相关，旨在为颅缝早闭矫正手术规划提供数据支持。整体而言，这是一个面向肌肉骨骼疾病领域的公开数据集，聚焦于颅缝早闭患者术前与术后的形态数据，并关联机器学习与有限元建模方法。
【数据集背景】
颅缝早闭是一种涉及颅骨缝过早闭合的肌肉骨骼疾病，可能影响颅骨正常发育与形态。该数据集来源于一篇关于结合机器学习与有限元建模工具进行颅缝早闭矫正手术规划的文章。其背景在于为手术规划提供术前与术后形态数据，以支持相关建模与分析。数据集由Zenodo机构发布，作者为Antúnez Sáenz, Itxasne，发布时间为2025年。本站分类将其归入肌肉骨骼疾病/其他类别。主题标签包括颅缝早闭、术前术后形态、机器学习、有限元建模、手术规划、肌肉骨骼疾病。这些标签反映了数据集的核心关注点，即围绕颅缝早闭患者手术前后的形态变化，并服务于机器学习与有限元建模在手术规划中的应用。
【数据内容】
该数据集包含颅缝早闭患者的术前与术后形态数据。具体而言，其英文名称明确指向“Preop anad Postop shapes of craniosynostosis patients”，即术前和术后形状。数据集与文章“A combined Machine Learning and Finite Element Modelling tool for the surgical planning of craniosynostosis correction”相关，因此其内容可能涉及用于手术规划的形态信息。然而，关于数据的具体规模、文件格式、变量字段、样本数量、形态参数细节等，源站未提供。主题标签中提及机器学习与有限元建模，表明数据集可能用于这些方法的训练、验证或建模输入，但具体的数据结构、标注方式、是否包含图像或网格模型等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于doi.org，由Zenodo机构发布。作者为Antúnez Sáenz, Itxasne。发布时间为2025年。源站描述指出，该数据集是文章“A combined Machine Learning and Finite Element Modelling tool for the surgical planning of craniosynostosis correction”的配套数据集。关于数据采集的具体方法、采集地点、采集时间、伦理审批信息、患者纳入排除标准、数据预处理流程等，源站未提供。许可信息显示为Creative Commons Attribution 4.0 International，允许在署名条件下共享与使用。
【适用场景】
基于主题标签，该数据集适用于颅缝早闭相关研究，特别是术前术后形态分析、机器学习模型开发、有限元建模以及手术规划工具的设计与验证。其与文章关联，可能用于复现或扩展该文章中的方法。本站分类为肌肉骨骼疾病/其他，因此也可用于肌肉骨骼疾病领域的形态学研究。然而，关于具体适用场景的详细说明、推荐的使用方式、是否适合临床诊断或治疗决策等，源站未提供。使用者应依据自身研究目的，结合许可条款进行合理使用。
【使用方法】
该数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可，使用者可以在署名原作者及来源的前提下共享、复制、分发和改编数据。关于数据的具体加载方式、文件组织、软件依赖、预处理步骤、代码示例等，源站未提供。由于数据集与特定文章相关，建议使用者参考该文章以了解数据的使用背景。但文章的具体内容、数据字典、技术文档等，源站未提供。使用者应自行确认数据格式与自身工具的兼容性。
【质量与限制】
该数据集由Zenodo发布，采用开放许可，具备一定的可获取性与共享性。然而，关于数据质量的具体评估，如完整性、准确性、一致性、缺失值情况、样本代表性、偏倚风险等，源站未提供。数据集的限制可能包括：仅针对颅缝早闭患者，样本范围有限；术前术后形态数据可能受采集条件影响；与特定文章绑定，可能缺乏独立验证。此外，关于数据是否经过匿名化处理、是否包含敏感信息、是否符合医学数据伦理规范等，源站未提供。使用者应谨慎评估数据适用性。
【引用与许可】
该数据集的作者为Antúnez Sáenz, Itxasne，机构为Zenodo，发布时间为2025年。许可为Creative Commons Attribution 4.0 International。使用时应按照该许可要求进行署名。关于具体的引用格式、DOI链接、文章引用信息等，源站未提供。建议使用者直接访问doi.org获取官方引用信息。该许可允许商业与非商业使用，但必须保留署名。任何修改或再分发都需注明许可条款。源站未提供额外的使用限制或伦理约束说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.17351581
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 535.7 MB。
数据说明
文章“一种结合机器学习和有限元建模的工具用于颅缝早闭矫正手术规划”的数据集
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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