Biomet Microfixation HTR PEKK(中面部)、面部及下颌骨接骨板上市后临床随访研究

该数据集源自 clinicaltrials.gov,为一项关于 Biomet Microfixation HTR PEKK(中面部)、面部及下颌骨接骨板的上市后临床随访研究

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clinicaltrials
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其他分类TumorFacial FractureMandibular FracturesFibrous DysplasiaOsteoma of Mandibular CondyleNeuromaCleft FaceHemifacial MicrosomiaTreacher Collins SyndromeMiller SyndromeNager Syndrome
A Post Market Clinical Follow-up Study on Biomet Microfixation HTR PEKK (Midface), Facial & Mandibular Plates.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Biomet Microfixation HTR PEKK(中面部)、面部及下颌骨接骨板上市后临床随访研究

该数据集源自 clinicaltrials.gov,为一项关于 Biomet Microfixation HTR PEKK(中面部)、面部及下颌骨接骨板的上市后临床随访研究。覆盖的疾病与情形包括肿瘤、面部骨折、下颌骨骨折、纤维性发育不良、下颌髁骨瘤、神经瘤、面裂、半侧颜面短小症、Treacher Collins Syndrome、Miller Syndrome、Nager Syndrome 等。研究涉及面部接骨板系统、下颌骨接骨板系统及用于临时恢复颞下颌关节功能的 Add-On Condyle 装置,并评估用于替代面部骨骼缺损的 HTR-PEKK 面部应用装置。可用于相关颅颌面修复与重建场景的器械随访与结局分析(来源 clinica。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肿瘤、面部骨折、下颌骨骨折、纤维性发育不良、下颌髁骨瘤、神经瘤、面裂、半侧颜面短小症。受试器械为: 来自 Biomet Microfixation 面部接骨板系统的接骨板、螺钉和主要器械,包括专用于正颌手术的接骨板 下颌骨接骨板系统的接骨板、螺钉和主要器械,包括一种用于在因肿瘤消融而必须切除天然髁突后临时恢复颞下颌关节功能的器械(“Add-On Condyle”)。此外,本试验还将评估第三种用于替代面部骨骼中骨缺损的器械(HTR-PEKK-面部应用)。

【主题与分类】

主题标签:Tumor、Facial Fracture、Mandibular Fractures、Fibrous Dysplasia、Osteoma of Mandibular Condyle、Neuroma、Cleft Face、Hemifacial Microsomia、Treacher Collins Syndrome、Miller Syndrome。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04931056

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04931056

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    • 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

疾病:肿瘤、面部骨折、下颌骨骨折、纤维性发育不良、下颌骨髁骨瘤、神经瘤、面裂、半侧颜面短小。研究器械为:* 来自Biomet Microfixation面部接骨板系统的接骨板、螺钉和主要器械,包括专用于正颌手术的接骨板 * 下颌骨接骨板系统的接骨板、螺钉和主要器械,包括一种用于在肿瘤切除后自然髁突必须切除的患者中暂时恢复颞下颌关节功能的器械(“附加髁突”)。此外,本试验还将评估第三种用于替代面部骨骼骨缺损的器械(HTR-PEKK-面部应用)。

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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