生物相容性植入物在磁热疗中附带涡流加热的计算机评估数据集
该数据集来自磁热疗治疗中生物相容性植入物附带涡流加热的计算机评估研究,包含结直肠癌、前列腺癌和头颈癌三种适应症的磁热疗模拟数据

基本信息
资源简介
生物相容性植入物在磁热疗中附带涡流加热的计算机评估数据集
Dataset from "In silico assessment of collateral eddy current heating in biocompatible implants subjected to magnetic hyperthermia treatments"
该数据集来自磁热疗治疗中生物相容性植入物附带涡流加热的计算机评估研究,包含结直肠癌、前列腺癌和头颈癌三种适应症的磁热疗模拟数据。研究针对髋关节和牙种植体两类常见被动假体,计算其在外部交变磁场作用下产生的涡流,并评估热损伤风险。每种情况考虑Ti6Al4V和CoCrMo两种合金。除温度外,还计算了比吸收率(SAR)以分析能量沉积。数据可用于电磁剂量学、植入物安全性评估及热疗方案优化等研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【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):该数据集来自题为“生物相容性植入物在磁热疗治疗中附带涡流加热的计算机评估数据集”的出版物,包含针对三种不同适应症的磁热疗治疗模拟数据:结直肠癌、前列腺癌和头颈癌。由于该研究的目的是评估两种常见被动假体(髋关节和牙种植体)附带加热引起的热损伤风险,因此对所有评估区域,计算了这些植入物在治疗期间与外部施加的交流场相互作用时感应的涡流。每种情况还考虑了两种不同的植入物合金:Ti6Al4V和CoCrMo。同时,除温度外,还计算了比吸收率(SAR)以得出能量沉积
【主题与分类】
主题标签:in silico、magnetic hyperthermia、magnetic nanoparticles、eddy currents、medical implants、electromagnetic dosimetry。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/4356040
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.4356040
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 1.47 GB。
数据说明
该数据集来自题为“生物相容性植入物在磁热疗中涡流附带加热的计算机评估数据集”的出版物,包含针对三种不同适应症的磁热疗模拟数据:结直肠癌、前列腺癌和头颈癌。由于该研究旨在评估两种常见被动假体(髋关节和牙科植入物)因附带加热导致热损伤的风险,因此对所有评估区域计算了这些植入物在治疗期间与外施交流场相互作用时诱导的涡流。每种情况还考虑了两种不同的植入物合金:Ti6Al4V和CoCrMo。同时,除了温度外,还计算了比吸收率(SAR),以推算组织中的能量沉积。计算采用了有和无体温调节的热交换模型进行。获得了双对数SAR与T的图,并提出将其作为快速预检查每位患者治疗可行性的手段。
这些图表被认为是在临床操作前纳入治疗计划的。其他考虑的参数包括治疗时间(5分钟和30分钟),以及最大可耐受温度阈值(1或5 ºC,依据ICNIRP委员会的规定),所有这些均针对三种主要组织类型,即脂肪、骨骼和肌肉。每种组织使用三种不同的场强(5、10和15 mT)进行了模拟。所有情况下的场频率均为300 kHz。文件“Dataset_description.doc”和“file_scheme.txt”包含了构成数据集的文件结构和描述。与先前版本相比的更新:增加了无温度调节的牙种植体模拟。
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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