数据集:使用3D-SIM对Schlemm's canal进行超分辨率成像的重复研究数据

该数据集包含小鼠眼房角Schlemm's canal组织切片的系列三维结构光照明显微镜(3D SIM)和去卷积显微数据。Schlemm's canal内皮用抗CD31抗体和AF647二抗标记,切片还经DAPI核染色,眼组织存在明显自发荧光

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医学影像图像分割Medicine, Health and Life SciencesStructured Illumination MicroscopySchlemms CanalCCN2Cellular communication network factor 23DSIMsuper-resolutionSchlemm’s CanalCTGFConnective tissue growth factoreyeglaucoma
Replication Data for: Super-resolution imaging of Schlemm’s canal using 3D-SIM

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

数据集:使用3D-SIM对Schlemm's canal进行超分辨率成像的重复研究数据

Replication Data for: Super-resolution imaging of Schlemm’s canal using 3D-SIM

该数据集包含小鼠眼房角Schlemm's canal组织切片的系列三维结构光照明显微镜(3D SIM)和去卷积显微数据。Schlemm's canal内皮用抗CD31抗体和AF647二抗标记,切片还经DAPI核染色,眼组织存在明显自发荧光。样本来自CD1小鼠野生型或携带βB1-CTGF转基因构建的同一背景动物,CTGF已知在介导原发性开角型青光眼效应中起关键作用。研究旨在测试3D SIM对眼组织尤其是Schlemm's canal检查的可行性,可用于超分辨率显微图像分析及相关方法验证(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2021。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):小鼠眼房角Schlemm's canal 3µm厚组织切片的系列三维结构光照明显微镜(3D SIM)和去卷积显微数据。Schlemm's canal内皮用抗CD31抗体和AF647二抗标记,切片还经DAPI核染色。此外,眼组织具有明显的自发荧光。眼睛来自CD1小鼠品系野生型动物或同一背景但携带βB1-CTGF转基因构建的动物。CTGF已知在介导原发性开角型青光眼效应中起关键作用。该研究旨在测试3D SIM对眼组织尤其是Schlemm's canal检查的可行性。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Structured Illumination Microscopy、Schlemms Canal、CCN2、Cellular communication network factor 2、3DSIM、super-resolution、Schlemm’s Canal、CTGF、Connective tissue growth factor。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.no/citation?persistentId=doi:10.18710/G4SIIJ

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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

一系列三维结构光照明显微镜(3D SIM)和去卷积显微镜数据,来自小鼠眼角房角内施莱姆管(Schlemm’s Canal)3µm厚组织切片的系列图像。施莱姆管内皮用抗CD31抗体和AF647二抗标记,玻片还用核染料DAPI处理。此外,眼组织具有明显的自发荧光。这些眼睛来自CD1小鼠品系野生型动物,或来自相同背景但携带βB1-CTGF转基因构建体的动物。已知CTGF在介导原发性开角型青光眼效应中起关键作用。该研究旨在测试眼组织3D SIM的可行性,尤其是在施莱姆管检查中的可行性。

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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