122例下颌骨髁突骨折的病因与模式
本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在伊朗Shiraz University of Medical Sciences附属主要创伤中心开展的回顾性队列研究,纳入2018年1月至2020年12月期间诊断为单侧或双侧下颌骨髁突骨折的患者,共122例

基本信息
资源简介
122例下颌骨髁突骨折的病因与模式
本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在伊朗Shiraz University of Medical Sciences附属主要创伤中心开展的回顾性队列研究,纳入2018年1月至2020年12月期间诊断为单侧或双侧下颌骨髁突骨折的患者,共122例。数据从临床记录和影像学评估中提取,骨折按MacLennan和Loukota系统分类,并记录人口学及损伤相关信息。该注册研究未实施任何干预。数据可用于分析骨折特征模式及其与创伤机制、患者人口学特征的关联(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:下颌骨骨折、面部损伤。这是一项在伊朗Shiraz University of Medical Sciences附属主要创伤中心开展的回顾性队列研究。研究纳入2018年1月至2020年12月期间诊断为单侧或双侧下颌骨髁突骨折的患者。数据从临床记录和影像学评估中提取。骨折根据MacLennan和Loukota系统进行分类,并记录相关的人口学和损伤相关信息。作为该注册研究的一部分,未实施任何干预。所有程序均在机构伦理委员会批准下进行。主要目的是调查骨折特征模式及其与创伤机制和患者人口学特征的关联。
【主题与分类】
主题标签:Mandibular Fractures、Facial Injuries。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07099833
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT07099833
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:下颌骨骨折、面部损伤。这是一项在伊朗设拉子医科大学附属主要创伤中心进行的回顾性队列研究。该研究纳入了2018年1月至2020年12月期间诊断为单侧或双侧下颌骨髁突骨折的患者。数据提取自临床记录和影像学评估。骨折根据MacLennan和Loukota系统进行分类,并记录了相关的人口统计学和损伤相关信息。作为本登记研究的一部分,未实施任何干预措施。所有程序均在机构伦理委员会的批准下进行。主要目的是调查骨折特征的模式及其与创伤机制和患者人口统计学特征的关联。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




