钙化防御尸检回顾性病例对照研究(7例死者)补充材料

该数据集包含7例钙化防御死者的尸检组织样本及其临床病理数据,涵盖多器官(如胰腺、肾脏、肺、脾)的组织学图像和病理发现,数据模态包括临床表格与病理图像,主要用于研究钙化防御作为全身性疾病的病理表现,探索其与高死亡率相关的血管钙化、血栓形成等机制,为疾病诊断和治疗提供依据。

Casey GleueCasey Gleue
Mendeley Data
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Supplemental Material For: Calciphylaxis in Autopsy, A Retrospective Case-Controlled Study of 7 Decedents

基本信息

大小
0.005936054 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

钙化防御尸检回顾性病例对照研究(7例死者)补充材料

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Supplemental Material For: Calciphylaxis in Autopsy, A Retrospective Case-Controlled Study of 7 Decedents》。源站首次发布:2023-03-02。

【数据内容】

源站原始描述:This is supplemental material for a small case series "Calciphlaxis in Autopsy, A Retrospective Case-Controlled Study of 7 Decedents", in which autopsy tissue was examined from 7 decedents with a known antemortem history of calciphylaxis. Calciphylaxis is traditionally thought of a primary cutaneous vaascular disease which leads to localized necrosis and often infection with a high mortality rate. There have been case reports and suggestions that calciphylaxis is a systemic disease with findings…

【数据结构与技术规格】

文件数 3 个,合计 5.94 MB。数据集 DOI:10.17632/j3d6sb9yn6.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/j3d6sb9yn6

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/j3d6sb9yn6

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    • 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。

数据说明

该数据集为医学研究论文《钙化防御尸检回顾性病例对照研究(7例死者)》的补充材料。数据集基于7例生前有钙化防御病史的死者的尸检组织样本,通过组织学检查,系统性地分析了钙化防御在胰腺、肾脏、肺和脾等内脏器官中的血管钙化和血栓形成等病理表现。数据来源为回顾性尸检病例对照研究,包含临床与病理学综合数据(补充表1)以及多器官组织学图像(补充图1)。该数据集主要用于支持钙化防御可能是一种全身性疾病的假说,为探索该疾病的高死亡率机制、病理诊断及临床治疗方向提供研究基础。

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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