外膜滋养血管低灌注导致腹主动脉瘤形成数据集

该数据集包含通过大鼠动物模型建立的血管外膜滋养血管低灌注实验数据以及人类腹主动脉瘤组织样本的形态病理学分析数据,主要数据模态包括实验动物生理指标、组织切片图像和临床病理特征表格,旨在研究血管外膜滋养血管功能障碍与腹主动脉瘤发生发展的病理机制关系,为血管疾病的基础研究和临床治疗提供实验依据。

DataONE
2020-06-24 更新
浏览 27
imaging mass spectrometryanimal modelabdominal aortaHypoxiavasa vasorum
Hypoperfusion of the Adventitial Vasa Vasorum Develops an Abdominal Aortic Aneurysm Dataset

基本信息

大小
0.000006831 GB
创建/更新时间
2020-06-24

资源简介

外膜滋养血管低灌注导致腹主动脉瘤形成数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Hypoperfusion of the adventitial vasa vasorum develops an abdominal aortic aneurysm》。

【数据内容】

源站原始描述:The aortic wall is perfused by the adventitial vasa vasorum (VV). Tissue hypoxia has previously been observed as a manifestation of enlarged abdominal aortic aneurysms (AAAs). We sought to determine whether hypoperfusion of the adventitial VV could develop AAAs. We created a novel animal model of adventitial VV hypoperfusion with a combination of a polyurethane catheter insertion and a suture ligation of the infrarenal abdominal aorta in rats. VV hypoperfusion caused tissue hypoxia and developed…

【主题与分类】

主题标签:imaging mass spectrometry、animal model、abdominal aorta、Hypoxia、vasa vasorum。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:103b3c37ab1e559267444c1e2359088a5a70439b491eb274ec52c37abe205a9e

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:103b3c37ab1e559267444c1e2359088a5a70439b491eb274ec52c37abe205a9e

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    • 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

该数据集聚焦于腹主动脉瘤(AAA)的病理机制研究,通过动物模型和人类组织样本探究外膜滋养血管(VV)低灌注与AAA发展的关联。数据内容包括:1)大鼠实验模型数据,通过聚氨酯导管插入和肾下腹主动脉结扎建立VV低灌注模型;2)人类AAA组织样本数据,涵盖小AAA(直径30-49mm)和大AAA(直径>50mm)的血管形态学分析。研究显示VV低灌注导致组织缺氧,进而引发具有人类AAA典型形态和病理特征的肾下AAA。数据集主要应用于血管疾病机制、动脉瘤病理生理学及血管再生医学研究领域。

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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