Crouzon综合征患者术前术后上呼吸道CT配对数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.57760/sciencedb.36271

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

Crouzon综合征是综合征型颅缝早闭的一种典型形式，以颅缝过早融合和面中部发育不全为特征。相关的颅面骨骼畸形常导致上气道狭窄，使患者易患阻塞性睡眠呼吸障碍。受累患者通常接受面中部前移手术，以恢复颅面结构并扩大气道空间。由于Crouzon综合征发病率低且病例数量有限，该疾病公开可用的标注气道CT数据集仍然稀缺。现有的气道分割研究主要集中于健康人群或一般人群，而专门针对Crouzon综合征患者的研究主要依赖于内部数据集。为弥补这一空白，我们构建了Crouzon配对上气道CT数据集（Crouzon-PUACT），这是首个专门针对Crouzon综合征的气道CT数据集，包含来自34名独特患者的68例高分辨率术前和术后扫描。

所有图像均进行了像素级标注，涵盖三个关键解剖结构：左右鼻腔及鼻咽部。该数据集有助于在复杂颅面畸形背景下实现精确的气道分割和定量形态学分析，并为开发针对这一罕见颅面疾病的AI辅助诊断与治疗规划模型提供了宝贵的数据支持。

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。