基本信息

模态

蛋白质

任务类型

回归

创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

颌骨囊肿摘除术后有无Alb-PRF的骨体积分析

该数据集英文名为 Volumetric Analysis of Bone Following Jaw Cysts Enucleation With and Without Alb-PRF，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归类于肌肉骨骼系统疾病 / 其他。其主题聚焦颌骨囊肿（Jaw Cysts）摘除术后的骨愈合问题，核心在于比较使用与不使用 Alb-PRF（白蛋白富血小板纤维蛋白）两种情况下，骨缺损区域骨体积的变化。颌骨囊肿是导致下颌骨或上颌骨长期肿胀的主要原因，囊肿增大会引起骨吸收和骨强度下降，因此囊肿治疗对保留骨质及邻近重要结构至关重要；骨缺损及其周围软组织的愈合也是需要重点关注的关键问题。该数据集即围绕这一临床问题，以骨体积分析为切入点，记录和呈现相关研究信息，供关注颌骨囊肿术后骨愈合与自体血小板浓缩物应用的研究者参考。

【数据集背景】

颌骨囊肿是下颌骨或上颌骨长期肿胀的主要病因，其体积增大会导致骨质吸收和骨结构削弱。基于这一病理特点，囊肿的治疗对于保留骨质以及保护邻近重要结构具有必要性。囊肿摘除后遗留的骨缺损及其周围软组织的愈合，是临床需要重点关注的关键问题。在促进愈合的材料方面，富血小板纤维蛋白（Platelet rich fibrin）在创面愈合中显示出良好前景，但其在 10 至 14 天内可能发生吸收。为此，Kawasi 等人提出了一种新的自体血小板浓缩物——白蛋白富血小板纤维蛋白（albumin PRF，即 Alb-PRF），据称可保持稳定 4 至 6 个月。该数据集正是在这一背景下，围绕颌骨囊肿摘除术后骨愈合问题，比较使用与不使用 Alb-PRF 对骨缺损区骨体积的影响。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Jaw Cysts，内容聚焦于颌骨囊肿摘除术后的骨体积分析，核心比较维度为“使用 Alb-PRF”与“不使用 Alb-PRF”两种情形下骨缺损区域的骨体积变化。数据集英文名称明确指向“With and Without Alb-PRF”的骨体积分析。除上述主题与比较框架外，关于具体样本量、观测时间点、影像学测量指标、分组细节及统计结果等数据内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中给出的研究条件为 Jaw Cysts，并说明了囊肿导致颌骨肿胀、骨吸收与骨强度下降的临床背景，以及富血小板纤维蛋白的吸收特性和 Alb-PRF 的稳定性特征。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间范围及数据采集流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注颌骨囊肿摘除术后骨愈合的研究与临床相关场景，尤其是评估自体血小板浓缩物（Alb-PRF）对骨缺损区骨体积影响的比较性分析。其主题涉及肌肉骨骼系统疾病范畴下的颌骨囊肿问题，可供需要了解“使用与不使用 Alb-PRF”这一比较框架的研究者参考。关于更具体的适用场景（如特定临床决策、特定人群或特定影像分析方法），源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05658900

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使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05658900

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。

数据说明

条件：颌骨囊肿。囊肿是下颌骨或上颌骨长期肿胀的主要原因，其增大会通常导致骨的吸收和削弱。因此，囊肿的治疗对于保留骨骼及邻近重要结构至关重要。骨缺损及其周围软组织的愈合是一个需要关注的关键问题。尽管富血小板纤维蛋白在伤口愈合方面具有前景良好的效果，但其在10-14天内可被吸收。因此，Kawasi等人引入了一种新型自体血小板浓缩物——白蛋白PRF，其可稳定保持4-6个月。

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