面神经麻痹

该数据集为面部麻痹背景率研究的文献综述与可视化数据集合，包含从已发表医学文献中系统整理出的流行病学参数、研究方法和人群特征等结构化文本与表格数据。数据模态主要为文本形式的文献综述结果和表格化的统计信息，主要用于支持面部麻痹的流行病学研究、公共卫生政策分析、临床研究设计以及医学数据可视化等应用场景。

该数据可用于分析面神经邻近肿瘤随访变化、肿瘤体积和功能结局之间的关系，适合纵向建模。

内听道和桥小脑角肿瘤可导致面神经麻痹，该数据集适合肿瘤分割、术前规划和神经功能风险分析。

面神经麻痹模型需要稳健人脸关键点定位，WFLW可用于预训练关键点模型并迁移到患者不对称分析。

RehabApp数据适合面神经麻痹康复评估，包含运动轨迹和面部动作信息，可用于恢复程度量化和动作分类。

AFLFP针对面瘫患者构建，包含关键点标注，可用于面神经麻痹自动评分、关键点定位和面部对称性量化。

该数据集收集了面部神经麻痹患者口腔器官和组织的多模态临床数据，包括肌电图、激光多普勒血流仪和唾液腺造影等检查结果，以及相关的生物力学、微生态和免疫指标。这些数据主要用于研究面部神经损伤对口腔结构和功能的影响，探索神经源性口腔并发症的病理机制，并评估不同诊断技术在神经口腔医学中的有效性。

该数据集包含53名面瘫患者的多模态神经影像数据，涵盖高分辨率T1加权结构MRI、静息态功能MRI、扩散张量成像和动脉自旋标记MRI等多种模态，数据来源于中日友好医院并使用3.0特斯拉扫描仪采集，已进行隐私匿名化处理并符合BIDS规范，主要用于面瘫神经机制研究、脑区差异分析以及多模态脑成像在神经科学领域的科研与教育训练。

该数据集是一个包含面神经磁共振成像（MRI）影像数据的医学影像数据集，数据模态为医学图像，主要用于面神经的MRI技术优化、面神经麻痹等疾病的影像诊断研究，以及神经解剖学分析，支持临床和科研人员在面神经相关领域进行深入探索。

该数据集是一个包含39名面部麻痹患者视频数据的医学影像数据集，涵盖七种视角和十种面部表情，主要用于通过计算机视觉和机器学习方法对面部麻痹程度进行定量评估，支持面部神经功能分析、康复治疗监测等临床应用和研究。

CK+可作为面神经麻痹算法的正常面部运动对照，支持面部动作识别、表情分类和功能评分模型预训练。

该数据集直接用于面神经麻痹图像分类和严重度评分，包含多区域面部图像，适合自动HB等级评估和不对称分析。