18只健康小鼠视路在体扩散MRI数据集
该数据集包含18只健康小鼠视路的锰增强T1加权和扩散加权图像。存储了所有原始(Bruker)文件和一部分处理后的(NIfTI)文件

基本信息
资源简介
18只健康小鼠视路在体扩散MRI数据集
该数据集包含18只健康小鼠视路的锰增强T1加权和扩散加权图像。存储了所有原始(Bruker)文件和一部分处理后的(NIfTI)文件
In vivo diffusion MRI of optic pathways in 18 healthy mice
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含18只健康小鼠视路的锰增强T1加权和扩散加权图像。存储了所有原始(Bruker)文件和一部分处理后的(NIfTI)文件。动物:我们的研究获得了NYU Langone Health机构动物护理和使用委员会(IACUC)的批准。所有n=18只小鼠均为雌性,基因型C57BL/6,基线时7-8周龄,并在完成成像后24小时内处死。数据:我们使用临床前宽孔径7T扫描仪和四通道相控阵低温冷却接收专用线圈(Bruker BioSpin MRI GmbH, Ettlingen, Germany)采集在体MRI。成像前,小鼠用吸入异氟烷麻醉(3%诱导,1.0-1.5%维持)。采集方案包括100µm各向同性分辨率的FLASH T1加权图像(TE/TR = 4.5/30ms)和200µm各向同性分辨率的多壳层DWI(multi-shot multi
【主题与分类】
主题标签:眼病、视路、扩散MRI、锰增强MRI、小鼠、在体成像、神经影像。本站分类:眼病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.8120833
使用许可:Restricted Access。
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.8120833
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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:
数据集大小约 26.01 GB。
数据说明
该数据集包含18只健康小鼠视通路的锰增强T1加权和扩散加权图像。所有原始文件(Bruker)和部分处理后的文件(NIfTI)均已存储。动物本研究经纽约大学朗格尼健康中心机构动物护理与使用委员会(IACUC)批准。所有n=18只小鼠均为雌性,基因型C57BL/6,基线时7-8周龄,并在完成成像后24小时内处死。数据我们使用临床前宽孔径7T扫描仪进行在体MRI采集,配备四通道相控阵低温冷却接收专用线圈(Bruker BioSpin MRI GmbH,Ettlingen,Germany)。成像前,小鼠用吸入异氟烷麻醉(诱导3%,维持1.0-1.5%)。采集方案包括100µm各向同性分辨率的FLASH T1加权图像(TE/TR = 4.5/30ms)和200µm各向同性分辨率的多壳层DWI(多激发多层EPI,3个读出段,TE/TR = 27.6/2781ms,L/R相位编码),在b ∈ {250, 1000, 2250, 4000} [s/mm2]的径向线上分布60个方向采样,并与5幅b=0图像交错采集。
为尽量减少运动伪影,我们用咬合杆和一对耳杆将小鼠固定在固定器中。此外,我们使用了一个TTL(晶体管-晶体管逻辑)触发器,接收来自压力垫的输入,以校正与呼吸相关的运动伪影。dMRI协议预计扫描时间为37分钟24秒。使用触发器后的有效扫描时间在60至70分钟之间变化。在基线扫描后立即,当小鼠仍处于异氟烷诱导的全身麻醉状态时,我们向左眼(n左=8)或右眼(n右=10)玻璃体内注射了氯化锰(MnCl2)溶液。我们首先注射了1.0µl的0.1M MnCl2(小鼠1–2),最终降至0.5µl(小鼠3–18),而未观察到对比度增强的任何损失。最后,在注射后21±4小时,我们重复了完全相同的FLASH T1采集,以获得随访MEMRI扫描。
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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