2.45亿年前海洋爬行动物类结核呼吸道感染骨骼病理数据

该数据集来自 Dryad,包含对一件历史上被归为‘Proneusticosaurus’ silesiacus 的中三叠世始鳍龙类标本的研究资料,聚焦其背肋上疑似感染介导的骨膜反应

DryadDryad
dryad
浏览 19
医学影像分类osteopathologyTriassicpaleopathologyTuberculosisecotrophism
Data from: Tuberculosis-like respiratory infection in 245-million-year-old marine reptile suggested by bone pathologies

基本信息

模态
医学影像
大小
0.052544956 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

2.45亿年前海洋爬行动物类结核呼吸道感染骨骼病理数据

Data from: Tuberculosis-like respiratory infection in 245-million-year-old marine reptile suggested by bone pathologies

该数据集来自 Dryad,包含对一件历史上被归为‘Proneusticosaurus’ silesiacus 的中三叠世始鳍龙类标本的研究资料,聚焦其背肋上疑似感染介导的骨膜反应。研究通过高分辨率 X 射线显微断层成像(XMT)与组织学分析,发现多条肋骨脏面存在连续实性骨膜反应及多个浅表突起,并伴有血管化增强和生长停滞线升高,提示该病变为跨季节性疾病。这是目前已知最早的肺炎证据,可用于古病理学、呼吸系统疾病演化及骨病理比较研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在遥远的过去缺乏肺炎的考古学和古生物学证据,这与其在较晚近的考古记录中被识别形成对比。我们记录了一件中三叠世始鳍龙类标本中明显的感染介导的骨膜反应,该标本历史上被称为‘Proneusticosaurus’ silesiacus,病变影响其背肋。对病理改变肋骨的 high-resolution X-ray microtomography (XMT) 和组织学研究显示,多条肋骨的脏面存在连续实性骨膜反应,并伴有多个浅表 blebs(突起)。血管化增强和生长停滞线升高表明,该病理是跨季节性疾病的结果。虽然该骨膜反应的脏面定位代表了最早被识别出的肺炎证据,但这些 blebs 可能还具有额外的 imp

【主题与分类】

主题标签:osteopathology、Triassic、paleopathology、Tuberculosis、ecotrophism。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.59rm087

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.59rm087

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 52.5 MB。

数据说明

在遥远的过去,肺炎缺乏考古学和古生物学证据,这与近期考古记录中对它的识别形成鲜明对比。我们记录了一例明显由感染介导的骨膜反应,影响了一具中三叠世始鳍龙类标本的背肋,该标本历史上被称为‘Proneusticosaurus’ silesiacus。对病理改变肋骨的高分辨率X射线显微断层扫描(XMT)和组织学研究显示,在数根肋骨的内脏面存在连续的实性骨膜反应,并伴有多个浅表疱状突起。血管化增加和生长停滞线升高表明,该病理是跨季节性疾病的结果。虽然这种骨膜反应局限于内脏面代表了目前最早确认的肺炎证据,但这些疱状突起可能还有额外意义:此前仅在人类结核病患者中识别到这种特征。与这一诊断相吻合的是局灶性椎体侵蚀的存在,这是人类结核病的另一种表现。

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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