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创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

唇裂和/或腭裂（不同类型）与ABO血型的关系

该数据集围绕唇裂和/或腭裂与ABO血型之间的关系展开，来源于clinicaltrials.gov，属于口颌系统疾病领域中唇裂和腭裂方向的数据资源。其研究对象为376名埃及唇裂和/或腭裂患者，年龄跨度从2天到15岁，且均不伴有综合征。数据集的核心目标是通过收集患者病历中的血型记录，评估不同类型唇裂和/或腭裂与ABO血型之间是否存在关联。主题标签为Cleft Lip and Palate，整体内容聚焦于先天性口颌系统畸形与血液血型系统之间的潜在联系，适合用于相关临床观察与流行病学分析。

【数据集背景】

唇裂和/或腭裂是常见的先天性口颌系统畸形，可能对患者的喂养、语言、听力及面部发育等多方面造成影响。ABO血型作为人类重要的遗传标记之一，在多种疾病关联研究中被广泛关注。该数据集正是在这一背景下，尝试探讨不同类型唇裂和/或腭裂与ABO血型之间是否存在关系。源站描述显示，研究条件为Cleft Lip and Palate，研究对象为无综合征的埃及患者，提示该数据集可能服务于特定人群的临床关联分析。

【数据内容】

数据集覆盖376名埃及唇裂和/或腭裂患者，年龄范围为2天至15岁。所有患者均无综合征。数据内容涉及患者的唇裂和/或腭裂类型，以及从病历记录中获取的ABO血型信息。主题标签为Cleft Lip and Palate。源站未提供具体的变量字段、血型分布比例、裂型分类细节或统计结果。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述指出，血型信息将从记录中收集，随后评估唇裂和/或腭裂的不同类型与ABO血型之间的关系。研究对象为埃及唇裂和/或腭裂患者，年龄从2天到15岁，且无综合征。源站未提供具体的采集时间、采集机构、伦理审批信息或数据录入流程。

【适用场景】

该数据集可用于探讨唇裂和/或腭裂不同类型与ABO血型之间关联的临床研究或流行病学分析。由于研究对象为埃及患者且年龄跨度较大，可能适用于特定人群的初步关联探索。主题标签Cleft Lip and Palate表明其与口颌系统疾病相关。源站未提供该数据集在药物开发、器械评估或其他具体应用场景中的用途说明。

【使用方法】

源站未提供具体的数据使用说明、访问方式、文件格式或分析指南。用户如需使用，应参考clinicaltrials.gov上该数据集的原始记录。源站未提供数据下载链接、API接口或统计软件兼容性说明。

【质量与限制】

该数据集的研究对象为376名埃及无综合征唇裂和/或腭裂患者，年龄从2天到15岁。源站未提供样本代表性、数据完整性、缺失值处理、偏倚控制或统计效能等方面的信息。由于血型信息来自病历记录，源站未说明记录质量或一致性。源站未提供多中心验证、重复测量或长期随访信息。因此，使用该数据集时需注意其可能存在的单一人群、回顾性记录及缺乏综合征对照等限制，但源站未明确说明这些限制。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或版权信息。用户应直接访问clinicaltrials.gov查询相关记录以获取引用与许可要求。源站未提供数据共享政策或二次使用限制说明。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03217890

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03217890

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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：唇裂和腭裂。376名埃及唇裂和/或腭裂患者（年龄范围从2天到15岁），无综合征。将从记录中收集血型，然后评估唇裂和/或腭裂（不同类型）与ABO血型之间的关系。

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