胶质瘤细胞群对辐照的时间响应：剂量与细胞密度效应建模

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae0f4387ef304aa3a29181da8501a5ec282e648ea8e816c092e4345dd7356b1e1

标准获取流程：

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3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

进行了延时荧光显微镜实验，以追踪在不同辐射剂量和初始细胞密度下F98胶质瘤细胞的细胞密度。基于这些结果，构建了一个描述癌细胞群体对单剂量放射治疗时间响应的分区模型。该模型仅用三个自由参数（另有四个固定参数）就能很好地重现所有实验数据。它允许获取并跟踪照射后不同细胞群体的变化，特别是衰老和修复细胞群体。基于这些不同的细胞群体，还可以估算存活分数。

最重要的是，我们的模型能够分析和量化死亡细胞群体和衰老细胞群体对修复后细胞群体再生的抑制作用（或队列效应）。，，，，# 胶质瘤细胞群体对照射的时间响应：建模剂量和细胞密度的影响 https://doi.org/10.5061/dryad.qv9s4mwp5 ## 数据和文件结构描述 这些数据是每个时间点（每90分钟）的归一化细胞密度和标准差，初始细胞密度从孔1到孔6递增（如手稿中所述）。剂量在文件名开头标明：0GY、5 Gy、10 Gy和15 Gy。 ### 文件和变量 #### 文件：averaged_curves_article.zip **描述：**对应于不同照射剂量（0、5、10和15 Gy）和不同初始细胞密度（从孔1到孔6递增）的文件列表。 ## 代码/软件 这些文件是文本文件，可以用任何文本编辑器打开。包含两个代码，一个（Modele_Control.py）用于在对照情况（0Gy）下用我们的模型拟合数据，第二个（Mod…

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。