不同病例中的影片与细胞数量数据集
该数据集是一个包含人类淋巴组织在反应性及多种淋巴瘤（如边缘区淋巴瘤、霍奇金淋巴瘤等）条件下淋巴细胞4D运动影像的医学影像数据集，数据模态为4D活体细胞成像视频，通过对B细胞和T细胞的运动轨迹与互动行为进行量化分类，主要用于比较肿瘤与正常免疫微环境中细胞动力学的差异，支持淋巴瘤病理机制和免疫治疗相关研究。
基本信息
资源简介
不同病例中的影片与细胞数量数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Number of movies and cells in different cases.》。源站首次发布：2025-09-04。
【数据内容】
源站原始描述：This study deals with a 4D investigation of lymphocytes in human tissue under reactive and neoplastic conditions. The immune system’s response to pathogens highly depends on cell interaction and movement, which makes it essential to analyze these dynamics. To achieve this, we observed cells and their movement in 4D. Human lymphoid tissue was examined, including 8 cases with 23 movies of hyperplastic tissue from the pharyngeal tonsil and 12 cases with 35 movies of lymphadenitis. Additionally, the…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 1.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0331439.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Biophysics、Space Science、Cell Biology、Genetics、Neuroscience、Biotechnology。主题标签：pathogens highly depends、human lymph nodes、diffuse large b、marginal zone lymphoma、including 8 cases、defining track types、low motion cells、long distance movement、germinal center areas、human lymphoid tissue。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biophysics、Space Science、Cell Biology、Genetics、Neuroscience、Biotechnology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Number_of_movies_and_cells_in_different_cases_/30055458
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Theil, Diana Elisa; Bütow, Cornelius; Scharf, Sonja; Schäfer, Hendrik; Hartmann, Sylvia; Hansmann, Martin-Leo; et al. (2025). Number of movies and cells in different cases.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/Number_of_movies_and_cells_in_different_cases_/30055458
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数据说明
该数据集是一个用于研究人类淋巴组织中淋巴细胞动态行为的4D影像数据集。数据集包含在反应性条件和肿瘤性条件下采集的细胞运动影像，具体涵盖咽扁桃体增生组织（8个病例，23部影片）、淋巴结炎（12个病例，35部影片）、边缘区淋巴瘤（4个病例，16部影片）、结节性淋巴细胞为主型霍奇金淋巴瘤（3个病例，19部影片）、滤泡性淋巴瘤1/2级（3个病例，6部影片）以及弥漫性大B细胞淋巴瘤（2个病例，10部影片）。数据通过4D活体成像技术获取，对CD20阳性B细胞在CD35染色的滤泡树突状细胞（指示生发中心）背景下的运动进行追踪和分析。研究定义了细胞运动轨迹类型（低运动细胞、原地移动转向、长距离移动）和行为互动类型（被动细胞、互动细胞、活跃细胞），用于比较反应性组织与不同类型淋巴瘤组织中B细胞和PD1阳性T细胞的运动活性和相互作用差异。该数据集主要用于免疫细胞动力学、肿瘤微环境以及淋巴瘤病理机制的研究。
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