皮肤标本冷冻固定是否影响后续福尔马林固定石蜡包埋H&E组织学质量
源站描述指出,从既往冷冻固定组织生成福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)苏木精-伊红(H&E)永久切片,常用于确认冰冻切片组织学诊断;在皮肤科可用于检查Mohs层及其去块,以及常规非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)活检

基本信息
资源简介
皮肤标本冷冻固定是否影响后续福尔马林固定石蜡包埋H&E组织学质量
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肿瘤/皮肤癌,涉及Basal Cell Carcinoma与Squamous Cell Carcinoma。源站描述指出,从既往冷冻固定组织生成福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)苏木精-伊红(H&E)永久切片,常用于确认冰冻切片组织学诊断;在皮肤科可用于检查Mohs层及其去块,以及常规非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)活检。尽管冷冻组织可能引入组织学伪影,但尚无研究记录冷冻固定组织随后解冻用于永久FFPE H&E组织学时是否出现此类伪影。该研究旨在判断冷冻固定后用于生成永久切片的冻融过程是否引入显著可检测的组织学差异(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:基底细胞癌、鳞状细胞癌。从先前冷冻固定的组织中制备福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)苏木精-伊红(H&E)染色的永久切片,是用于确认冰冻切片组织学诊断的常见做法。在皮肤科,这一做法可用于检查莫氏层及其减瘤组织,以及在对非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)活检进行冰冻切片初步组织学诊断后的常规检查。尽管冷冻组织可能引入组织学伪影,但目前尚无研究记录这是否特别发生于随后解冻以进行永久FFPE H&E组织学检查的冷冻固定组织中。我们研究的目的是确定,与未经先前冷冻固定的永久切片相比,用于在冷冻固定后生成永久切片的冻融过程是否会引入显著可检测的组织学差异。将前瞻性收集30份基底细胞癌和鳞状细胞癌的减瘤标本。每份标本将被分割,使一半作为冷冻固定永久切片处理,另一半作为非冷冻固定永久切片处理。研究者将按随机顺序向一组四名设盲参与者(两名皮肤病理学家和两名莫氏外科医生)展示每张切片。每名参与者必须首先对组织学总体质量进行评分。然后,每名参与者将就细胞形态、核形态、染色颜色和对比度、标本完整性以及其他杂项伪影的质量对每张切片进行评分。随后将对这些数据进行统计学显著性分析。
【主题与分类】
主题标签:Basal Cell Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01540695
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01540695
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:基底细胞癌、鳞状细胞癌。从先前冷冻固定的组织中制备福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)苏木精-伊红(H&E)染色的永久切片,是用于确认冰冻切片组织学诊断的常见做法。在皮肤科,这一做法可用于检查莫氏层及其减瘤组织,以及在对非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)活检进行冰冻切片初步组织学诊断后进行的常规检查。尽管冷冻组织可能引入组织学伪影,但目前尚无研究记录这种情况是否特别发生于随后解冻以进行永久FFPE H&E组织学检查的冷冻固定组织中。本研究的目的是确定,与未经先前冷冻固定的永久切片相比,用于在冷冻固定后制备永久切片的冻融过程是否会引入显著可检测的组织学差异。将前瞻性收集30份基底细胞癌和鳞状细胞癌的减瘤标本。每份标本将被分割,一半处理为冷冻固定永久切片,另一半处理为非冷冻固定永久切片。
研究者将按随机顺序向一组四名设盲参与者(两名皮肤病理学家和两名莫氏手术医生)展示每张切片。每位参与者必须首先对组织学的整体质量进行评分。随后,每位参与者将针对每张切片的细胞形态质量、核形态、染色的颜色与对比度、标本完整性以及其他各类伪影进行评分。之后,将对这些数据进行统计学显著性分析。
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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