牙槽裂植骨骨密度进展研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非综合征性单侧或双侧唇裂伴牙槽裂(可伴或不伴腭裂)患者接受牙槽骨植骨(ABG)后的骨密度进展

Chang Gung Memorial HospitalChang Gung Memorial Hospital
clinicaltrials
浏览 17
医学影像回归Cleft Lip and Palate
Progression of Grafted Bone Density in Cleft Alveolus

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

牙槽裂植骨骨密度进展研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非综合征性单侧或双侧唇裂伴牙槽裂(可伴或不伴腭裂)患者接受牙槽骨植骨(ABG)后的骨密度进展。纳入2016至2018年间在同一中心手术、术后至少完成两次CBCT扫描的40例患者,影像采集时间点为术后6个月(T1)和2年(T2)。所有手术由同一资深外科医生按统一方案完成,采用髂骨松质骨移植并在植骨前将Scarpa筋膜封闭至缺损处。排除综合征性牙槽裂、分期ABG及移植失败者。数据可用于分析植骨区骨密度随时间的变化规律(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:唇裂和腭裂。患者信息与数据收集:2016年至2018年间在本中心接受ABG的非综合征性单侧或双侧唇裂伴牙槽裂(伴或不伴腭裂)患者被纳入。所有患者术后至少接受2次CBCT扫描。术后图像采集在两个时间点进行,即ABG后6个月(T1)和2年(T2)。所有患者的ABG手术均由同一位资深外科医生按照本中心方案进行,该方案包括髂骨松质骨移植以及在骨移植材料填塞前将Scarpa筋膜封闭至缺损处。2,12 患有综合征性牙槽裂、接受两阶段ABG(针对双侧病例实施)或移植组织失败的患者被排除。本研究共纳入40例患者。人口统计学

【主题与分类】

主题标签:Cleft Lip and Palate。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/NCT04987190

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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:唇裂和腭裂。患者信息与数据收集:纳入2016年至2018年间在本中心接受ABG治疗的非综合征性单侧或双侧唇裂及牙槽突裂,伴或不伴腭裂的患者。所有患者术后至少接受了2次CBCT扫描。术后图像采集分别在ABG术后6个月(T1)和2年(T2)两个时间点进行。所有患者的ABG手术均由同一位资深外科医生按照本中心的方案执行,该方案包括髂骨松质骨移植及在骨移植材料填充前将Scarpa筋膜封闭至缺损处。2,12 排除患有综合征性牙槽突裂、接受了两阶段ABG(针对双侧病例实施)或移植组织失败的患者。最终,共有40名患者纳入本研究。通过病历回顾,回顾性收集了ABG的人口学和临床变量。

所有CBCT图像均使用i-CAT CBCT扫描仪(Imaging Sciences International,Hatfield,PA,USA)获取;图像参数如下:120 kVp,体素大小0.4 × 0.4 × 0.4 mm³,扫描时间40秒,视野22 × 16 cm。BMD测量采用图像归档与通信系统(PACS)进行图像分析。此外,在轴位视图上逐层检查感兴趣区域以定位移植组织。设计了三种方法(A、B和C),其区别在于所选区域的大小,用于测量Hounsfield单位(HU)。对于所有方法,我们首先确定横穿移植组织的最上层面和最下层面。随后,确定移植组织的中间层面。对于所选层面,两颗牙齿之间的距离必须大于2.5 mm直径;这是所有三种方法的要求。在每个层面上,所选圆形区域定义为位于两颗相邻牙齿中心连线的中点处

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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