显微镜技术在Nitinol植入物优化中的应用：表面改性以改善房间隔缺损治疗中的生物相容性与耐久性

数据集获取

源站：https://doi.org/10.18150/edemko

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

本数据集包含镍钛合金样品以及采用原子层沉积（ALD）方法沉积SiO₂涂层改性后的镍钛样品的表面表征结果。本研究致力于心血管植入物表面工程解决方案的开发，特别是用于房间隔缺损（ASD）封堵的封堵器系统。研究目的是将表面形貌与潜在分层区域进行关联，以评估涂层镍钛基底的稳定性和生物相容性。样品制备：基材：NiTi（镍钛诺，形状记忆合金）表面改性：ALD沉积SiO₂涂层参考样品：裸NiTi（无涂层）实验技术：扫描电子显微镜（SEM）表面形貌的高分辨率成像。可揭示精细结构、涂层均匀性以及SiO₂层中的潜在裂纹。扫描声学显微镜（SAM）以灰度和彩色模式可视化的应力分布图。

检测指示涂层分层的高应力区域。数据结构与内容：数据集按所应用的分析技术和样品类型组织为多个文件夹：包含镍钛合金和镍钛合金+ALD表面的显微图像。数据目录SEM：表面的高分辨率SEM显微照片：NiTi表面——裸NiTi；NiTi+ALD——涂覆SiO₂（ALD）的NiTi。文件格式：TIFF/PNG。数据目录SAM：声学显微图像：灰度视图——灰度应力图；彩色视图——彩色增强分层模式图。文件格式：JPG。

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。