光生物调节对根管显微手术后垂直松弛切口疼痛与愈合的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于根管显微手术(EMS)中垂直松弛切口的光生物调节(PBM)效果研究

基本信息
资源简介
光生物调节对根管显微手术后垂直松弛切口疼痛与愈合的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于根管显微手术(EMS)中垂直松弛切口的光生物调节(PBM)效果研究。研究由 University of Texas Health Science Center School of Dentistry at Houston (UTHealth) 开展,计划招募四十名需要 EMS 且组织瓣设计包含垂直松弛切口的患者。数据覆盖根尖周炎、根管治疗牙、根尖囊肿、根尖肉芽肿、根尖周病及既往根管治疗等主题,可用于评估 PBM 对术后疼痛与切口愈合的潜在影响,并探索其在牙髓病学中的标准化应用方案(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:根尖周炎、根管治疗牙、牙髓病、根尖囊肿、根尖肉芽肿、根尖周病、既往根管治疗。来自 University of Texas Health Science Center School of Dentistry at Houston (UTHealth),将招募四十名需要根管显微手术(EMS)(其组织瓣设计包括垂直松弛切口)的患者参与本研究。光生物调节(PBM)已在医学和牙科领域应用数十年,在愈合能力方面显示出有前景的结果,然而,尚未为其在牙髓病学中的常规使用建立公认的方案。PBM 的工作原理是利用光能刺激细胞活动,特别是线粒体(Karu, 2008)。当特定波长的光,通常处于红色或近红外光谱,穿透组织时,一系列
【主题与分类】
主题标签:Apical Periodontitis、Endodontically Treated Teeth、Endodontic Disease、Apical Cyst、Apical Granuloma、Periradicular Disease、Previous Endodontic Treatment。本站分类:口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06574152
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06574152
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:根尖周炎、已行牙髓治疗的牙齿、牙髓病、根尖囊肿、根尖肉芽肿、根周疾病、既往牙髓治疗。来自休斯顿德克萨斯大学健康科学中心牙科学院(UTHealth)的四十名需要牙髓显微手术(EMS)的患者(其中组织瓣设计包括垂直松弛切口)将被招募参与本研究。光生物调节(PBM)在医学和牙科领域已使用数十年,在愈合能力方面显示出有前景的结果,然而,尚未为其在牙髓病学中的常规使用制定出公认的方案。PBM 的作用原理是利用光能刺激细胞活动,尤其是线粒体(Karu,2008)。当特定波长的光,通常位于红色或近红外光谱范围,穿透组织时,会发生一系列光化学反应。这种光能增强三磷酸腺苷(ATP)的产生,ATP 是细胞能量的主要来源,从而改善细胞功能与代谢。
此外,光生物调节还能影响多种细胞过程,如减少氧化应激和炎症,最终促进术后疼痛减轻和软组织愈合增强(Sobouti等,2015;Fulop等,2010;Sanz-Moliner等,2013)。关于根尖手术后生活质量的研究发现表明,患者通常持有负面看法,并认为它是牙髓治疗中最为疼痛的一种(Morse等,1990),而事实上,它可能没有预期中那么令人不适(Iqbal等,2007)。随着手术显微镜和显微手术器械的引入,根尖手术已经发生了显著的演变,转变为一种独特且更为成功的手术。显微手术技术的采用与术后疼痛减轻相关联(Pecora等,1993),这可能是由于组织创伤最小化以及通过优越可视化促进的精确度提高。因此,由于PBM能够促进疼痛缓解、组织修复和再生,它可能作为一种
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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