纳米涂层正畸钛微螺钉骨整合率评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为纳米涂层正畸钛微螺钉周围骨整合率的评估。研究纳入18名埃及男性正畸患者,分为空白组、银羟基磷灰石组和氧化锌组,每组6人,在上颌前部两侧各植入一枚直径1.6毫米、长6毫米的正畸微螺钉,由同一术者在局部麻醉下完成手术

Al-Azhar UniversityAl-Azhar University
clinicaltrials
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医学影像Health Care UtilizationDiet, HealthyFrey Syndrome
Assessment of the Rate of Oseointegration Surrounding Nano-coated Orthodontic Titanium Miniscrew

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

纳米涂层正畸钛微螺钉骨整合率评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为纳米涂层正畸钛微螺钉周围骨整合率的评估。研究纳入18名埃及男性正畸患者,分为空白组、银羟基磷灰石组和氧化锌组,每组6人,在上颌前部两侧各植入一枚直径1.6毫米、长6毫米的正畸微螺钉,由同一术者在局部麻醉下完成手术。数据可用于比较不同涂层微螺钉的骨整合情况及相关口腔健康研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Health Care Utilization、Diet, Healthy、Frey Syndrome。本研究将纳入18名埃及男性正畸患者,分为三组:空白组、银羟基磷灰石组、氧化锌组。每组包括6名正畸患者,将接受手术植入两枚正畸微螺钉(空白或纳米涂层)(直径1.6毫米,长度6毫米)。所有组的手术将由同一操作者执行。在植入正畸微螺钉之前,每位参与者应接受局部麻醉。两枚正畸微螺钉将植入上颌前部的两个侧部;一枚在右侧,另一枚在左侧。正畸微螺钉(Tomas®正畸微螺钉将从Dentaurum公司(德国)购买,并将由特定驱动器垂直于已安装的s

【主题与分类】

主题标签:Health Care Utilization、Diet, Healthy、Frey Syndrome。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05898724

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    • 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:医疗服务利用、饮食、健康、Frey综合征。本研究将纳入18名埃及男性正畸患者,分为三组:空白组、银羟基磷灰石组、氧化锌组。每组将包括6名正畸患者,这些患者将接受外科手术以植入两颗正畸微螺钉(空白或纳米涂层)(直径1.6 mm,长度6 mm)。所有组的外科手术将由同一操作者执行。在植入正畸微螺钉之前,每位参与者应接受局部麻醉。两颗正畸微螺钉将植入上颌前部两侧;一颗在右侧,另一颗在左侧。正畸微螺钉(Tomas®正畸微螺钉将从德国Dentaurum公司购买)将由专用驱动器垂直于植入表面(90度)放置。本研究中使用的正畸微螺钉(空白或纳米涂层)的头部将由3 mm牙科复合树脂(Z fill,3M ESPE,St.

美国明尼苏达州保罗市)以防止将任何热量传递至正畸微螺钉周围的组织,因此这可能影响正畸微螺钉的部分骨整合及稳定性。骨整合质量与数量的评估。为评估骨整合的质量与数量,每位正畸患者均需使用Planmeca Romexis MD 3D口外成像系统拍摄CBCT(锥形束计算机断层扫描)。CBCT数据集通过软件获取,重建层厚为0.2 mm,矩阵为728 X 728。CBCT采用高分辨率扫描,各向同性体素尺寸设定为200mm,视野为10 X 15 cm。原始图像导出为医学数字成像和通信(DICOM)格式。所有标志点识别和测量均使用Planmeca Romexis Viewer 4.4.2.R 3D成像软件完成。CBCT将在正畸微螺钉植入后立即拍摄,并在之后

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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