颅面异常与发育生长变异的自然史研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02639312

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

病症：下颌前突、下颌后缩、牙颌面畸形。研究描述：这是一项自然史研究，旨在检查影响面部骨骼正常发育的颅面异常，包括出生缺陷以及随个体生长而显现的牙颌面发育异常。颅面异常可能较为罕见且出生时即存在，如半侧颜面短小症（每7500名活产儿中约有1例），也可能较为常见，如牙颌面畸形，包括哈布斯堡下颌或下颌前突（占美国人口的1%），后者在儿童进入青春期时变得明显。这些疾病因涉及面部及其周围结构而尤为显著，面部是自我认同的焦点，并与生活质量和日常功能密切相关。研究目标：主要目标：描述并确定罕见和常见颅面异常的遗传变异。次要目标：1. 建立一个经过整理的颅面表型组学/基因组学数据库 2.

收集与NIH临床指征操作和护理相关的数据 终点：主要终点：将进行颅面畸形的表型和基因组特征分析。将通过广泛的临床评估、基于三维锥形束计算机断层扫描的几何形态测量、头影测量分析和表面形态学，对患病受试者和健康志愿者的表型进行评估。将通过基因组分析识别遗传变异，并与从健康志愿者获得的遗传模式进行比较。次要终点：1. 创建一个包含表型和遗传数据的数据库，这些数据来自对颅面疾病受试者（女性和男性）及健康志愿者的长期随访 2. 将数据与其临床信息关联，以了解颅面疾病。

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。