定量磁化率成像MRI:尺寸依赖的聚焦超声介导治疗递送用于正常脑与胶质瘤
该数据集来自 University of Virginia Dataverse,围绕聚焦超声介导的血脑屏障与血肿瘤屏障破坏后,利用定量磁化率成像(QSM)测量氧化铁纳米颗粒递送,并研究正常小鼠脑组织与 GL261 胶质瘤中尺寸依赖的递送关系

基本信息
资源简介
定量磁化率成像MRI:尺寸依赖的聚焦超声介导治疗递送用于正常脑与胶质瘤
MRIs for Quantitative Susceptibility Mapping Reveals Size-Dependent Focused Ultrasound-Mediated Therapeutic Delivery to Naïve Brain and Gliomas
该数据集来自 University of Virginia Dataverse,围绕聚焦超声介导的血脑屏障与血肿瘤屏障破坏后,利用定量磁化率成像(QSM)测量氧化铁纳米颗粒递送,并研究正常小鼠脑组织与 GL261 胶质瘤中尺寸依赖的递送关系。数据以 MRI 为主,可用于评估 QSM 在纳米颗粒递送定量中的价值,并支持治疗剂量、颗粒尺寸与递送效率之间关系的建模分析(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:聚焦超声(FUS)介导的血脑(BBB)和血肿瘤(BTB)屏障破坏可增强药物向中枢神经系统的递送;然而,FUS 下治疗剂量、尺寸与向健康组织和肿瘤组织递送之间的关系仍不明确。当前基于 MRI 的定量技术由于大分子尺寸对比剂灵敏度不足,在定义此类关系方面效用有限。目的:评估定量磁化率成像(QSM)在 FUS 介导 BBB/BTB 破坏后测量氧化铁纳米颗粒递送的能力,并研究健康小鼠脑组织与胶质瘤中尺寸依赖的递送。材料与方法:使用白蛋白外壳微泡对 C57BL/6 小鼠(未荷瘤或荷 GL261 肿瘤)进行 FUS 介导的 BBB/BTB 破坏。FUS 应用使用 s
【主题与分类】
主题标签:Engineering、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.lib.virginia.edu/citation?persistentId=doi:10.18130/V3/QGVZHW
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数据说明
背景 聚焦超声(FUS)介导的血脑屏障(BBB)和血肿瘤屏障(BTB)破坏可增强药物向中枢神经系统的递送;然而,治疗剂量、尺寸以及与FUS联合递送至健康和肿瘤组织之间的关系仍不明确。当前基于MRI的定量技术由于大分子尺寸对比剂提供的灵敏度不足,在界定此类关系方面效用有限。目的 评估定量磁化率成像(QSM)在测量FUS介导的BBB/BTB破坏后氧化铁纳米颗粒递送方面的作用,并研究在健康小鼠脑组织和胶质瘤中尺寸依赖性的递送情况。材料与方法 使用白蛋白外壳微泡对C57BL/6小鼠(未荷瘤或GL261荷瘤)进行FUS介导的BBB/BTB破坏。FUS采用基于次谐波和超谐波声发射水平的标准化反馈控制方法施加。递送了四种不同尺寸的MRI对比剂:2.3、13.5、20.1和32.2 nm。
采用形态学启用的偶极子反演方法,将FUS前后采集的多回波GRE图像转换为磁化率图,并将磁化率差异转换为药剂浓度。对2.3 nm和32.2 nm造影剂进行了脑肿瘤测量。结果:FUS介导的向 naïve 小鼠脑的递送显示出令人惊讶的尺寸依赖性。递送量最初在2.3至13.5 nm之间增加,随后在20.1–32.2 nm之间下降。FUS使脑肿瘤递送分别增强1.50倍(2.3 nm,p<0.001)和4.09倍(32.2 nm,p<0.0001)。对于相同的FUS参数,向GL261脑肿瘤的绝对递送量大于(2.3 nm)或等同于(32.2 nm)向 naïve 脑的递送量。结论:QSM能够量化FUS介导的不同尺寸模型治疗药物向 naïve 脑和脑肿瘤的递送。FUS介导的治疗药物递送
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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