儿童鼓室成形术成功率与乳突及中耳容积关系研究:软骨与筋膜移植比较及CT通气乳突气房容积相关性验证
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童慢性化脓性中耳炎伴鼓膜穿孔、拟行1型鼓室成形术的患者。研究为前瞻性随机临床试验结合无对照组的预后研究,在Al Zahraa大学医院耳鼻咽喉科开展,纳入40名儿童患者,比较软骨与筋膜移植物,并探讨乳突及中耳体积、CT通气乳突气房容积与手术成功率

基本信息
资源简介
儿童鼓室成形术成功率与乳突及中耳容积关系研究:软骨与筋膜移植比较及CT通气乳突气房容积相关性验证
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童慢性化脓性中耳炎伴鼓膜穿孔、拟行1型鼓室成形术的患者。研究为前瞻性随机临床试验结合无对照组的预后研究,在Al Zahraa大学医院耳鼻咽喉科开展,纳入40名儿童患者,比较软骨与筋膜移植物,并探讨乳突及中耳体积、CT通气乳突气房容积与手术成功率的关系。数据可用于分析鼓室成形术预后因素、移植物选择及影像学指标与手术结局的关联(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性化脓性中耳炎、乳突腔、气化、鼓室成形术、儿童。本研究为前瞻性随机临床试验结合无对照组的预后研究。在Al Zahraa大学医院耳鼻咽喉科、Al Azhar大学女子学院-开罗开展,自2022年11月开始。研究纳入40名儿童参与者(患者),患有慢性中耳炎伴穿孔,是1型鼓室成形术的候选者。研究经Al Azhar大学女子学院医学院临床研究伦理委员会批准;ID 1595。所有参与者(患者)均接受以下检查:完整病史采集。完整耳鼻咽喉、头颈部检查。所有常规检查。术前纯音听力测试、鼓室压测量及咽鼓管功能评估并记录
【主题与分类】
主题标签:Chronic Suppurative Otitis Media、Mastoid Cavity、Pneumatization、Tympanoplasty、Pediatric。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/NCT07806461
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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:
数据说明
条件:慢性化脓性中耳炎、乳突腔、气化、鼓室成形术、儿童。本研究是一项结合前瞻性随机临床试验与无对照组预后研究的研究。研究在爱资哈尔大学女子学院附属AL Zahraa大学医院耳鼻咽喉科进行——开罗,始于2022年11月。研究纳入40名儿童参与者(患者),患有伴穿孔的慢性中耳炎,为1型鼓室成形术的候选者。研究经爱资哈尔大学女子学院医学院临床研究伦理委员会批准;编号1595。所有参与者(患者)均接受以下检查:完整病史采集。完整的耳鼻咽喉、头颈部检查。所有常规检查。术前纯音听力测试、鼓室压测量及咽鼓管功能评估,并记录外耳道容积(鼓室压测量总容积),单位为毫升。记录骨导(BC)、气导(AC)和气骨导差(ABG)值。纯音听力测试结果在四个频率(500、1,000、2,000和3,000 Hz)处计算。
所有参与者(患者)术前均接受了颞骨高分辨率计算机断层扫描(HRCT),以排除中耳病变和听骨链缺陷,并确定窦腔内是否存在需要行乳突切除术的软组织,从而满足纳入和排除标准,并用于计算中耳腔和乳突腔体积(以Cm³为单位)。所有图像均由专科放射科医师进行评估。HRCT图像在轴位平面上以1mm间隔采集,未静脉注射对比剂。构建了冠状位和矢状位多平面重建(MPR)图像。记录鼓室压测量法的总体积,以与通气外耳道、中耳腔和乳突气房的CT扫描体积测量结果进行比较。手术细节。在全身麻醉下,手术干预之前,对中耳进行了检查。常规中耳
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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