24例慢性单侧颞下颌关节紊乱患者颌骨生物动力学数据

该数据集来自 search.dataone.org,收录 24 例诊断为颞下颌关节紊乱所致严重慢性单侧疼痛的成年患者,均为天然牙列、咬合正常且未接受过咬合治疗

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其他Temporomandibular joint disordershabitual chewing side syndromemasticationlateral anterior guidance
Jaw biodynamic data for 24 patients with chronic unilateral temporomandibular disorder

基本信息

模态
其他
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

24例慢性单侧颞下颌关节紊乱患者颌骨生物动力学数据

Jaw biodynamic data for 24 patients with chronic unilateral temporomandibular disorder

该数据集来自 search.dataone.org,收录 24 例诊断为颞下颌关节紊乱所致严重慢性单侧疼痛的成年患者,均为天然牙列、咬合正常且未接受过咬合治疗。数据涵盖咀嚼功能、颞下颌关节改建或髁道(CP)以及下颌侧向运动或侧向引导(LG)三类功能与动态因素,CP 采用常规轴位描记法评估,LG 通过 K7 下颌运动轨迹记录评估。数据可用于颞下颌关节紊乱与习惯性咀嚼侧关系的研究,支持咀嚼功能、髁道角度和侧向引导角度的分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究评估了 24 名成年患者,他们患有严重的慢性单侧疼痛,被诊断为颞下颌关节(TMJ)紊乱(TMD)。这些全牙列患者咬合正常,且从未接受过咬合治疗,即处于自然牙齿演化/成熟状态。评估了以下功能和动态因素:(1)咀嚼功能;(2)颞下颌关节改建或髁道(CP);(3)下颌侧向运动或侧向引导(LG)。CP 采用常规轴位描记法评估,LG 通过 K7 下颌运动轨迹记录评估。24 名(100%)患者中有 17 名(71%)一致表现出习惯性咀嚼侧。CP 角度的均值(标准差[SD])为 47.90(9.24)度。LG 角度的均值(SD)为 42.95(11.78)度。数据收集源于一种新的 TMD 范式构想,其中受影响侧可能是习惯性咀嚼侧。

【主题与分类】

主题标签:Temporomandibular joint disorders、habitual chewing side syndrome、mastication、lateral anterior guidance。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A28f622c6fa372172bb1c351431cda413a16a0bf5c891d94233254cadb94a4e7b

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

本研究评估了24例成年患者,这些患者患有严重的慢性单侧疼痛,被诊断为颞下颌关节(TMJ)紊乱(TMD)。全牙列患者咬合正常,且从未接受过咬合治疗,即处于自然牙齿演化/成熟状态。评估了以下功能和动态因素:(1)咀嚼功能;(2)TMJ重塑或髁突路径(CP);(3)下颌侧向运动或侧向引导(LG)。CP采用传统轴位描记法评估,LG采用K7下颌运动轨迹追踪仪评估。24例(100%)患者中有17例(71%)始终表现出习惯性咀嚼侧。CP角度的均值(标准差[SD])为47.90(9.24)度。LG角度的均值(SD)为42.95(11.78)度。数据收集源于一种新的TMD范式构想,即受累侧可能是习惯性咀嚼侧、下颌侧向运动较平坦的一侧或CP角度增大的一侧。这些数据可……

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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