全身PET/CT超灵敏多重单细胞追踪

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Abc9641ce0326a8dd58e8a3aa9ad89810bece627d1d996e335338617d7932c764

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数据说明

体内分子成像工具对于阐明细胞如何在复杂生物系统中移动至关重要，然而，要实现全身范围内的单细胞灵敏度仍然具有挑战性。在此，我们报告了一种高灵敏度、多重化的方法，利用正电子发射断层扫描（PET）在同一受试者中同时追踪多达20个单细胞。该方法依赖于一种统计追踪算法（PEPT-EM）来实现4 Bq/细胞的灵敏度，以及一个简化的流程，用超过50 Bq/细胞的18F-氟脱氧葡萄糖（FDG）可靠地标记单细胞。为了展示该方法的潜力，我们追踪了心内注射后70多个黑色素瘤细胞的命运，发现它们主要停滞在肺、肌肉骨骼和消化器官系统的小毛细血管中。

本研究进一步印证了PET不断发展的潜力，其能够为生理和病理状态下细胞转运最早阶段提供无可比拟的洞察……，# 使用全身PET/CT对单细胞进行超灵敏多重追踪 可在Dryad上访问该数据集：https://doi.org/10.5061/dryad.3bk3j9kt4 ## 数据描述 该数据集包含PET/CT重建图像以及对体内FDG标记单细胞成像的原始输出。我们提供了六只Foxn1nu小鼠的PET/CT数据，每只小鼠均通过心内注射成功给予FDG标记的单细胞。此外，该数据集还包括对这些单细胞在注射后0、30和60分钟时的纵向PET/CT观察结果。PET/CT数据有两种格式：DICOM文件（每组中PET为191个文件，CT为600个文件）和PET二进制列表模式（.lmf）文件。DICOM文件可使用AMIDE或3D Slicer等开源软件进行可视化。二进制列表模式文件可使用我们的内部工具访问，该工具可在代码部分获取。 ## 代码/软件 我们提供了MATLAB co

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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