口腔癌患者放疗后颌骨放射性骨坏死危险因素数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦口腔癌患者放疗后颌骨放射性骨坏死(ORN)的危险因素。ORN 是头颈部肿瘤放疗后的严重并发症,表现为颌骨组织坏死、暴露骨、疼痛、张口困难、吞咽困难甚至颌骨骨折,常由拔牙或义齿不合等牙科问题诱发

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医学影像预测OsteoradionecrosisRadiotherapyRisk FactorsOral CancerOral Cavity Cancer
Risk Factors of Jaw Osteoradionecrosis in Oral Cavity Cancer Patients Post-Radiotherapy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

口腔癌患者放疗后颌骨放射性骨坏死危险因素数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦口腔癌患者放疗后颌骨放射性骨坏死(ORN)的危险因素。ORN 是头颈部肿瘤放疗后的严重并发症,表现为颌骨组织坏死、暴露骨、疼痛、张口困难、吞咽困难甚至颌骨骨折,常由拔牙或义齿不合等牙科问题诱发。头颈部肿瘤患者 ORN 发生率从不足 1% 到超过 50% 不等,口腔癌患者为 4% 至 25%。治疗从药物到大型手术不等,危险因素包括放疗剂量、肿瘤位置、口腔卫生和拔牙等。该数据可用于 ORN 风险预测与危险因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:放射性骨坏死、放疗、危险因素、口腔癌、口腔腔癌。颌骨放射性骨坏死(ORN)是头颈部肿瘤(包括口腔腔癌,OCC)放疗后可能发生的一种严重并发症。当颌骨组织坏死且无法愈合时就会发生 ORN,常由拔牙或义齿不合等牙科问题诱发。症状可包括骨暴露、疼痛、张口困难、吞咽困难,甚至颌骨骨折——导致重大的身体和情感挑战。头颈部肿瘤患者中 ORN 的发生率差异很大,从不足 1% 到超过 50% 不等。就 OCC 而言,研究报告的发生率为 4% 至 25%。治疗取决于骨受累程度,范围从药物治疗到大型手术。危险因素包括放疗剂量、肿瘤位置、口腔健康、拔牙

【主题与分类】

主题标签:Osteoradionecrosis、Radiotherapy、Risk Factors、Oral Cancer、Oral Cavity Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07836829

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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:放射性骨坏死、放疗、危险因素、口腔癌、口腔腔癌。颌骨放射性骨坏死(ORN)是头颈部癌症(包括口腔腔癌(OCC))放疗后可能发生的一种严重并发症。当颌骨组织死亡且无法愈合时,就会发生ORN,通常由牙齿问题(如拔牙或假牙不合适)引发。症状可能包括骨暴露、疼痛、张口困难、吞咽困难,甚至颌骨骨折——从而导致重大的身体和情感挑战。ORN的发生率差异很大,在头颈部癌症患者中从低于1%到超过50%不等。就OCC而言,研究报告的发生率从4%到25%不等。治疗取决于骨受累程度,范围从药物治疗到大型手术。危险因素包括放射剂量、肿瘤位置、口腔健康、拔牙、生活习惯(如饮酒)以及其他健康状况。口腔卫生差、高放射剂量和饮酒是最常见的风险因素之一。然而,目前关于OCC患者的数据有限,且往往不具有广泛适用性。

本研究将回顾性分析接受术前或术后放疗的口腔癌患者中,哪些因素会增加放射性骨坏死(ORN)的风险。通过利用多个国际中心的数据,旨在识别相关模式并提供具有全球意义的见解。研究结果将有助于指导预防策略,并制定基于证据的指南,以减少ORN的发生并改善这些患者的长期预后。

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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