利用diffuse correlation spectroscopy无创监测骨移植愈合过程中血流时空变化

研究在小鼠股骨节段缺损模型中,对自体骨移植(n=7)和异体骨移植(n=10)在植入前及植入后每周测量移植部位近端和远端多个位置的血流,共持续9周,并与对侧完整对照腿比较

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Non-invasive monitoring of temporal and spatial blood flow during bone graft healing using diffuse correlation spectroscopy

基本信息

模态
其他
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许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

利用diffuse correlation spectroscopy无创监测骨移植愈合过程中血流时空变化

Non-invasive monitoring of temporal and spatial blood flow during bone graft healing using diffuse correlation spectroscopy

该数据集来自search.dataone.org,围绕利用diffuse correlation spectroscopy无创监测骨移植愈合过程中的血流时空变化。研究在小鼠股骨节段缺损模型中,对自体骨移植(n=7)和异体骨移植(n=10)在植入前及植入后每周测量移植部位近端和远端多个位置的血流,共持续9周,并与对侧完整对照腿比较。数据显示两类移植均出现血流初期升高后逐渐回落至基线。该数据可用于分析骨移植愈合过程中血流动态变化,支持愈合结局的预测研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):血管浸润及相关的微血管血流改变对于完全的骨移植愈合至关重要。因此,实时、纵向的血流测量有可能成功预测移植愈合结果。在此,我们在小鼠股骨节段缺损模型中使用diffuse correlation spectroscopy无创地测量自体骨移植和异体骨移植的纵向血流变化。在植入前以及植入后每周在移植部位近端和远端的多个位置测量血流,共持续9周(自体骨移植n = 7,异体骨移植n = 10)。将带有移植物的同侧腿的测量结果与完整的对侧对照腿进行比较。自体骨移植和异体骨移植均表现出初始血流增加,随后逐渐恢复至基线水平。血流升高持续

【主题与分类】

主题标签:diffuse correlation spectroscopy。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A38e045291a652e3a09374d9564109071e96337d103ec91f5dd1c90c3130e8c9b

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

血管浸润及相关的微血管血流改变对于完整的骨移植愈合至关重要。因此,实时、纵向的血流测量有潜力成功预测移植愈合结果。在此,我们采用扩散相关光谱技术,在小鼠股骨节段性缺损模型中无创地纵向测量了自体骨移植和异体骨移植的血流变化。在植入前以及植入后每周测量移植部位近端和远端多个位置的血流,共计9周(自体骨移植n=7,异体骨移植n=10)。将带有移植物的同侧腿的测量结果与对侧完整对照腿进行比较。自体骨移植和异体骨移植均表现出初始血流增加,随后逐渐恢复至基线水平。自体骨移植的血流升高持续长达2周,而异体骨移植的持续时间则因测量空间位置的不同而从2周到6周不等。

在自体移植组中,对侧未受损对照腿的血流在整个9周内保持基线水平;然而,在异体移植组中,血流呈现与移植腿相似的趋势。移植腿与对侧腿之间的血流差异(ΔrBF),这一用于评估移植特异性变化的参数,在自体移植组于第1–2周升高,在异体移植组于第2–4周在近端和中央位置升高。然而,在移植物的远端,异体移植组在术后3周时表现出显著大于自体移植组的ΔrBF(p < 0.05)。这些血流在空间和时间上的差异支持了异体移植与自体移植相比愈合延迟的既定趋势。

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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