基于解剖学精确3D打印小鼠体模的磁粒子成像定量策略系统评估数据
该数据集包含用于在生物医学相关条件下评估磁粒子成像(MPI)分割方法的小鼠体模图像。体模肝腔含100 ugFe,脑、后侧腹和肺感兴趣区(ROI)含0至2.5 ugFe的测试质量

基本信息
资源简介
基于解剖学精确3D打印小鼠体模的磁粒子成像定量策略系统评估数据
Data from: Systematic evaluation of magnetic particle imaging quantification strategies in biologically relevant scenarios using anatomically correct 3D printed mouse phantoms
该数据集包含用于在生物医学相关条件下评估磁粒子成像(MPI)分割方法的小鼠体模图像。体模肝腔含100 ugFe,脑、后侧腹和肺感兴趣区(ROI)含0至2.5 ugFe的测试质量。数据提供.nrrd格式的2D和3D MPI图像及.seg.nrrd格式的ROI信号分割,并附STL格式的3D打印体模模型和配准CT图像。数据由MOMENTUM MPI扫描仪和nDPEG包覆的实验室自制氧化铁示踪剂获取,可用于MPI定量策略与分割方法的系统评估(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含用于在生物医学相关条件下评估磁粒子成像(MPI)分割方法的小鼠体模图像。数据集包括小鼠体模的MPI图像,肝腔中含100 ugFe,脑、后侧腹和肺感兴趣区(ROI)中含0至2.5 ugFe的各种测试质量。2D和3D MPI图像以.nrrd格式提供,ROI信号的分割以.seg.nrrd格式提供。数据使用MOMENTUM磁粒子成像扫描仪(Magnetic Insight)和一种实验室自制的、包覆nDPEG的氧化铁示踪剂获得。用于3D打印的体模模型(脑和肺端口+肝和后侧腹腔)以STL格式提供,另一个包含脑、肺、肝和后侧腹解剖腔的模型也以STL格式提供。所有体模配置的配准计算机断层扫描(CT)图像
【主题与分类】
主题标签:magnetic particle imaging、mouse phantom、magnetic nanoparticles。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.59zw3r2pz
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.5061/dryad.59zw3r2pz
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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:
数据集大小约 6.42 GB。
数据说明
该数据集包含用于评估生物医学相关条件下磁粒子成像(MPI)分割方法的小鼠体模图像。数据集包括小鼠体模的MPI图像,其中肝脏腔室内含有100 ugFe,脑部、后侧腹和肺部感兴趣区(ROI)内有不同测试质量(范围从0到2.5 ugFe)。二维和三维MPI图像以.nrrd格式提供,ROI信号的分割结果以.seg.nrrd格式提供。数据使用MOMENTUM磁粒子成像扫描仪(Magnetic Insight)和实验室自制的涂有nDPEG的氧化铁示踪剂获得。用于3D打印的体模模型(脑部和肺部端口+肝脏和后侧腹腔室)以STL格式提供,同时还提供了另一个包含脑部、肺部、肝脏和后侧腹解剖腔室的模型。还提供了所有体模配置的配准计算机断层扫描(CT)图像。数据集按文件夹组织,包含成像数据(.nrrd)、文章中绘制的表格数据(.txt)文件夹以及体模模型(.stl)。
成像数据由所研究的每个数据集(脑、侧腹和肺)以及包含额外数据的文件夹组成,这些额外数据如用于将信号校准为铁质量的参考样本和模型。该数据集对于推进MPI中磁性纳米颗粒生物分布研究的定量成像技术具有更广泛的相关性。
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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