患者特异性3D打印钛植入物用于面部重建的临床评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕患者特异性3D打印钛植入物用于面部重建的临床评估,覆盖半侧颜面短小、毛霉病、口腔鳞状细胞癌、小颏畸形、面部不对称及纤维性骨营养不良等面部骨缺损与轮廓畸形情形

Latakia UniversityLatakia University
clinicaltrials
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医学影像Hemifacial MicrosomiaMucormycosisOral Squamous Cell CarcinomaMicrogeniaFacial AsymmetryFibrous Dysplasia
Clinical Evaluation of Patient-Specific 3D-Printed Titanium Implants for Facial Reconstruction.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

患者特异性3D打印钛植入物用于面部重建的临床评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕患者特异性3D打印钛植入物用于面部重建的临床评估,覆盖半侧颜面短小、毛霉病、口腔鳞状细胞癌、小颏畸形、面部不对称及纤维性骨营养不良等面部骨缺损与轮廓畸形情形。传统重建依赖标准植入物或术中修整移植材料,解剖适配与美学效果有限;三维成像、计算机辅助设计与增材制造可定制贴合个体解剖的钛植入物,有望提升手术精度、缩短手术时间、改善面部对称性并带来更可预期的功能与美学结果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:半侧颜面短小、毛霉病、口腔鳞状细胞癌、小颏畸形、面部不对称、纤维性骨营养不良。背景:面部骨缺损与轮廓畸形可能源于先天性异常、创伤、肿瘤切除、囊性病变或发育缺陷。传统重建技术通常依赖标准植入物或术中修整移植材料,可能无法提供最佳的解剖适配或美学效果。三维(3D)成像、计算机辅助设计(CAD)与增材制造技术的最新进展,使得能够生产针对个体患者独特解剖结构的患者特异性钛植入物。这些植入物可能提高手术精度、缩短手术时间、改善面部对称性,并提供更可预期的功能与美学结果。目的:本 cl

【主题与分类】

主题标签:Hemifacial Microsomia、Mucormycosis、Oral Squamous Cell Carcinoma、Microgenia、Facial Asymmetry、Fibrous Dysplasia。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07654647

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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

疾病:半侧颜面短小症、毛霉病、口腔鳞状细胞癌、小颏畸形、面部不对称、纤维性发育不良。背景:面部骨缺损和轮廓畸形可能由先天性异常、创伤、肿瘤切除、囊性病变或发育缺陷引起。传统重建技术通常依赖标准植入物或术中修整移植材料,可能无法提供最佳的解剖适配或美学效果。三维(3D)成像、计算机辅助设计(CAD)和增材制造技术的最新进展使得能够生产针对个体患者独特解剖结构的患者特异性钛植入物。这些植入物可能提高手术精度、缩短手术时间、增强面部对称性,并提供更可预测的功能和美学效果。目的:本临床研究旨在评估患者特异性3D打印钛面部植入物在面部缺损重建和美学矫正中的有效性、安全性和临床性能。

方法:符合条件且表现为面部骨缺损、面部不对称、先天性畸形、创伤后缺损或需要定制面部填充的美学指征的成年患者,将接受使用计算机断层扫描(CT)的术前影像学检查。患者特异性钛植入物将使用计算机辅助设计软件设计,并使用3D打印技术制造。临床评估将包括植入物贴合准确性、面部对称性、美学效果、术后并发症、患者满意度以及整体治疗成功的评估。随访评估将在术后定期进行,持续至多12个月。预期结果:该研究预期将证明,患者特异性3D打印钛植入物在用于面部重建和轮廓矫正时,能够提供准确的解剖重建、改善的面部美学、较高的患者满意度以及可接受的安全性特征。

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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