基于面部3D扫描设计的3D打印口罩适配器用于适合性测试

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为COVID-19大流行期间医护人员个人防护装备中的呼吸防护装备。数据集围绕通过面部3D扫描设计3D打印口罩适配器并进行适合性测试,以解决商用呼吸器口罩按标准脸型批量生产、难以贴合个体面部的问题

Barts & The London NHS TrustBarts & The London NHS Trust
clinicaltrials
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医学影像COVID-19 PandemicCOVID-19
3D Printed Mask Adapter Designed From Facial 3D Scans for Fit Testing.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

基于面部3D扫描设计的3D打印口罩适配器用于适合性测试

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为COVID-19大流行期间医护人员个人防护装备中的呼吸防护装备。数据集围绕通过面部3D扫描设计3D打印口罩适配器并进行适合性测试,以解决商用呼吸器口罩按标准脸型批量生产、难以贴合个体面部的问题。源站描述指出,未经过适合性测试使用呼吸器口罩可能使其有效性降低6-88%,最佳面部密封比过滤性能更为关键;牙科领域对气溶胶生成操作中飞沫传播增加的担忧也构成背景。该数据可用于呼吸防护装备适配、适合性测试相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:COVID-19大流行。医护人员在与感染或可能携带SARS-CoV-2的患者接触时使用的PPE(个人防护装备)。主要传播途径之一是通过口腔和鼻黏膜的飞沫传播,因此呼吸防护装备(RPE)是PPE的重要组成部分。牙科领域存在担忧,即在气溶胶生成操作(AGP)期间飞沫传播可能增加。这对临床环境中的牙医及相关专业人员构成更高风险。需要进行适合性测试以确保口罩在口鼻周围形成面部密封。使用未经适合性测试的呼吸器口罩可能使其有效性降低6-88%,最佳面部密封比过滤性能更为关键。商用呼吸器口罩是按“标准”脸型批量生产的,往往无法提供良好的

【主题与分类】

主题标签:COVID-19 Pandemic。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05143814

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05143814

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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:COVID-19大流行。医护人员在与感染或可能携带SARS-CoV-2的患者接触时使用个人防护装备(PPE)。主要传播途径之一是通过口腔和鼻腔黏膜的飞沫传播,因此呼吸防护装备(RPE)是PPE的重要组成部分。牙科领域存在担忧,即在产生气溶胶的操作(AGP)过程中飞沫传播可能增加。这给临床环境中的牙医及相关专业人员带来了更高的风险。需要进行适合性检验以确保口罩在口鼻周围形成面部密封。使用未经适合性检验的呼吸器口罩可使其有效性降低6%至88%,最佳的面部密封比过滤性能更为关键。商用呼吸器口罩是针对“标准”脸型批量生产的,往往无法为用户提供良好的贴合,从而损害了预期的呼吸器过滤能力。鉴于适合性检验失败率较高,若不提供贴合度更佳的口罩,一线工作人员在面临SARS-CoV-2风险时的患者护理将受到严重限制。

因此,一种可重复使用的定制3D打印口罩适配器,与柔软的FFP3一次性口罩配合使用,为解决适合性测试通过问题提供了一种经济有效的方案。将邀请Barts Health NHS Trust中先前未能通过一线FFP3一次性呼吸器适合性测试的员工成员参加本研究。Barts/QMUL扫描应用程序将使用研究分配的智能手机来采集受试者的面部扫描。参与者将被要求剃净胡须,且不得佩戴任何可能妨碍扫描数据的 facial jewellery。该应用程序会自动生成定制的3D打印文件(.stl),该文件将被送去进行3D打印。口罩适配器将在按照程序正确佩戴并检查一线FFP3呼吸器后安装在其上。

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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