小型动物游离皮瓣体外灌注装置开发数据

该数据集来自小型动物游离皮瓣体外灌注装置开发研究,包含大鼠腹壁皮瓣经8小时体外灌注后行微血管游离皮瓣移植的实验数据,并设假手术、缺血及体内灌注对照

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医学影像ECMOfree flap transplantationrat modelExtracorporeal perfusiontissue perfusionMicrosurgerymembrane oxygenator
Data from: Development of an extracorporeal perfusion device for small animal free flaps

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000122286 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

小型动物游离皮瓣体外灌注装置开发数据

Data from: Development of an extracorporeal perfusion device for small animal free flaps

该数据集来自小型动物游离皮瓣体外灌注装置开发研究,包含大鼠腹壁皮瓣经8小时体外灌注后行微血管游离皮瓣移植的实验数据,并设假手术、缺血及体内灌注对照。皮瓣与灌注液通过血气分析、激光多普勒血流仪联合 remission 光谱及 Indocyanine-Green 血管造影监测,第7天评估坏死面积与光镜表现。数据可用于体外灌注参数优化、游离皮瓣保存及移植相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:体外灌注(ECP)可能延长复合游离皮瓣的活性保存能力,有望开辟广泛的临床应用。本研究旨在开发一种经过验证的低成本体外灌注模型,用于小型动物游离皮瓣的进一步研究。方法:在确定最佳灌注设置后,对专门设计的体外灌注系统在大鼠腹壁皮瓣8小时灌注及随后的微血管游离皮瓣移植过程中进行评估。对照包括假手术、缺血和体内灌注。通过血气分析、联合激光多普勒血流仪和 remission 光谱以及 Indocyanine-Green 血管造影对皮瓣和灌注液(稀释血液)进行密切监测。第7天通过坏死面积评估和光学显微镜检查进行补充评价。结果:ECP 已建立,主要

【主题与分类】

主题标签:ECMO、free flap transplantation、rat model、Extracorporeal perfusion、tissue perfusion、Microsurgery、membrane oxygenator。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.0p7vm

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 122.3 KB。

数据说明

背景:体外灌注(ECP)可能延长复合游离皮瓣的重要保存能力,从而有望开辟广泛的临床应用。本研究旨在开发一种经过验证的低成本体外灌注模型,用于小动物游离皮瓣的进一步研究。方法:在确定最佳灌注设置后,对专门设计的体外灌注系统进行了评估,期间对大鼠腹壁上皮瓣进行8小时灌注,随后进行微血管游离皮瓣移植。对照组包括假手术、缺血和体内灌注。通过血气分析、联合激光多普勒血流仪和缓解光谱以及吲哚菁绿血管造影对皮瓣和灌注液(稀释血液)进行密切监测。第7天通过评估坏死面积和光学显微镜检查进行补充评估。结果:ECP得以建立并维持8小时,钾和pH水平保持恒定。随后的皮瓣移植成功。值得注意的是,体外灌注皮瓣的坏死率(27%)甚至低于体内灌注后的坏死率(49%),尽管无统计学显著性(P = 0.083)。

在假手术后,仅6%的皮瓣总面积发生坏死,而8小时缺血则导致皮瓣完全丧失(98%)。血管造影和组织学检查结果证实了这些观察。结论:通过临时体外灌注(ECP),微血管皮瓣的存活存储能力得以延长。我们的研究为体外组织灌注过程中的病理生理过程提供了重要见解,并为后续研究提供了一个经过验证的小动物灌注模型。

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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