再生凝胶(Emdogain®)用于智齿拔除后愈合

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项两中心、平行组、随机临床试验,研究术中应用釉基质衍生物(EMD)能否通过预防或减少第三磨牙术后远中组织缺损,改善下颌第二磨牙的长期牙周健康

Aristotle University Of ThessalonikiAristotle University Of Thessaloniki
clinicaltrials
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其他Alveolar Bone LossPeriodontal PocketImpacted Tooth With Abnormal Positioning
Regenerative Gel (Emdogain®) for Healing After Wisdom Tooth Extraction

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

再生凝胶(Emdogain®)用于智齿拔除后愈合

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项两中心、平行组、随机临床试验,研究术中应用釉基质衍生物(EMD)能否通过预防或减少第三磨牙术后远中组织缺损,改善下颌第二磨牙的长期牙周健康。数据覆盖牙槽骨丢失、牙周袋及阻生牙异常定位等条件,包含解剖选择等标准化方案以提升数据可重复性。可用于评估EMD在拔牙位点预防性应用的牙周结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:牙槽骨丢失、牙周袋、阻生牙伴异常定位。这项两中心、平行组、随机临床试验的主要目的是研究术中应用釉基质衍生物(EMD)能否通过预防或减少第三磨牙术后远中组织缺损的形成,改善下颌第二磨牙的长期牙周健康。虽然EMD的再生特性在牙周病学中已有充分文献记载,但本研究的新颖之处在于其在拔牙即刻进行的预防性、位点特异性使用。方法与标准化:为最大化数据可重复性并最小化测量误差,本研究纳入以下严格标准化方案:解剖选择:为控制手术位点变量和基线缺损形态,包括

【主题与分类】

主题标签:Alveolar Bone Loss、Periodontal Pocket、Impacted Tooth With Abnormal Positioning。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/NCT07718932

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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:牙槽骨丧失、牙周袋、异位阻生牙。这项两中心、平行组、随机临床试验的主要目的是研究术中应用釉基质衍生物(EMD)能否通过预防或减少第三磨牙术后远中组织缺损的形成,从而改善下颌第二磨牙的长期牙周健康。虽然EMD的再生特性在牙周病学中已有充分文献记载,但本研究的新颖之处在于其在拔牙即刻进行的预防性、位点特异性使用。方法与标准化:为最大限度地提高数据可重复性并减少测量误差,本研究采用了以下严格的标准化方案:解剖学选择:为控制手术部位变量和基线缺损形态,严格限于水平或近中阻生下颌第三磨牙的患者。

临床测量方案:在下颌第二磨牙周围七个不同位点记录临床参数:近中颊侧、中颊侧、远中颊侧、近中舌侧、中舌侧、远中舌侧及中远中位点。由于邻位第三磨牙、周围软组织及有限的临床可见度在术前遮挡了远中釉牙骨质界(CEJ),故采用稳定且可重复的垂直解剖标志作为所有邻近拔牙缺损处测量的参考点。远中颊侧位点自远中颊尖顶点测量;远中舌侧位点自远中舌尖顶点测量;中远中位点自第二磨牙永久性咬合(咀嚼)面测量。其余四个位点(近中颊侧、中颊侧、近中舌侧及中舌侧)将照常以标准CEJ标志进行测量。检查者校准:所有临床测量均由单一研究者完成,该研究者接受密集的术前校准培训,目标为口内

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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