富血小板纤维蛋白在下颌第三磨牙手术中的应用
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦富血小板纤维蛋白（PRF）在下颌第三磨牙（M3M）外科拔除术后的应用效果
基本信息
资源简介
富血小板纤维蛋白在下颌第三磨牙手术中的应用
该数据集英文名为“The Use of Platelet-rich-fibrin in Lower Third Molar Surgery.”，来源于clinicaltrials.gov，在本站归类于口腔疾病 / 其他。其核心内容围绕富血小板纤维蛋白（PRF）在下颌第三磨牙（M3M）外科拔除术后的应用效果展开，关注术后面部肿胀、张口受限与疼痛等指标，并采用分口随机对照临床试验设计，面部肿胀评估借助创新的三维数字化技术。数据集主题标签涵盖面部肿胀、牙齿位置异常、阻生牙、牙拔除状态及牙撕脱等方向，可为口腔颌面外科相关研究与教学提供参考。
【数据集背景】
下颌第三磨牙拔除是口腔颌面外科常见的手术操作，术后常伴随面部肿胀、张口受限和疼痛等反应。富血小板纤维蛋白（PRF）作为一种自体来源的血液制品，其在拔牙创愈合与术后反应控制中的作用受到关注。该数据集所对应的研究旨在分析PRF在下颌第三磨牙外科拔除术后对面部肿胀、张口受限和疼痛的影响，采用分口随机对照临床试验设计，并以创新的三维数字化技术评估面部肿胀程度。研究涉及的条件包括面部肿胀、牙齿位置异常、阻生牙、牙拔除状态及牙撕脱等。
【数据内容】
源站描述显示，该数据集对应的研究关注PRF在M3M拔除术后对面部肿胀、张口受限和疼痛的效果分析，研究设计为分口随机对照临床试验，面部肿胀采用三维数字化技术进行评估。主题标签包括面部肿胀、牙齿位置异常、阻生牙、牙拔除状态及牙撕脱。关于数据集所包含的具体变量、样本量、记录条数、随访时间点及文件格式等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息相关数据。源站描述提及研究采用分口随机对照临床试验设计，并以三维数字化技术评估面部肿胀。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间范围及数据采集流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解PRF在下颌第三磨牙拔除术后应用的研究设计思路，包括分口随机对照的试验框架以及三维数字化面部肿胀评估方法；也可为口腔颌面外科中术后肿胀、张口受限与疼痛等结局指标的研究提供参考。关于具体的数据分析应用场景与建模用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据字段说明、访问接口或操作指南。
【质量与限制】
该数据集来源于临床试验注册平台，其描述以研究目的与设计为主。关于数据质量评估、完整性、准确性、偏倚控制及样本代表性等信息，源站未提供。使用时应注意到现有信息主要为研究层面的描述，而非完整的数据集文档。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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/NCT06165692
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：面部肿胀、牙齿位置异常、牙齿、阻生、拔牙状态NOS、牙齿撕脱。本研究旨在通过裂口随机对照临床试验，分析富血小板纤维蛋白（PRF）在下颌第三磨牙（M3M）手术拔除后对面部肿胀、张口受限和疼痛的影响。面部肿胀将采用创新的三维数字技术进行评估。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
