糖尿病多发性神经病中的牙髓敏感性与咬肌抑制反射

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07369297

标准获取流程：

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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

条件：糖尿病性多发性神经病、健康个体（对照组）。准确评估牙髓健康状况是正确进行牙髓诊断和避免不必要或不恰当治疗决策的基础。在常规牙科实践中，牙髓感觉通常通过电牙髓测试（EPT）和温度（冷）测试来评估。这些方法主要评估神经反应而非真正的牙髓活力，并依赖患者的主观感知，因此本质上具有主观性。多种因素可能影响牙髓感觉测试结果，包括影响周围神经的系统性疾病，如糖尿病性多发性神经病，以及创伤、焦虑水平、药物使用和代谢性疾病病程。糖尿病性多发性神经病是糖尿病的常见并发症，以进行性感觉神经功能障碍为特征。该病症可能改变三叉神经传导和疼痛感知，可能导致常规牙髓感觉测试中出现反应改变或减弱，并增加假阴性结果的风险。

咬肌抑制反射（MIR）是一种成熟的神经生理反射，由三叉神经传入和传出通路介导，可通过肌电图客观记录。与传统的牙髓测试不同，MIR能够提供关于口面部感觉和运动神经功能的定量、客观信息。然而，糖尿病多发性神经病变的严重程度、牙髓感觉反应与MIR参数之间的关系尚未得到充分研究。本临床研究的目的是评估糖尿病多发性神经病变严重程度对牙髓感觉反应和咬肌抑制反射参数的影响。将在Bezmialem Vakıf大学神经内科就诊的诊断为糖尿病多发性神经病变的个体纳入研究，并根据神经学评估分为轻度与重度神经病变组。同时还将纳入一组无全身性疾病或神经系统疾病的健康对照组。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。