猪烧伤酶解清创后自体皮肤细胞悬液时机优化:数字图像散斑相关评估
该数据集来自猪深度部分厚度烧伤模型研究,包含组织学图像、DISC导出的位移图以及定量力传播比(R)测量数据,用于评估酶解清创后自体皮肤细胞悬液(ASCS)的最佳应用时机

基本信息
资源简介
猪烧伤酶解清创后自体皮肤细胞悬液时机优化:数字图像散斑相关评估
Optimizing Timing of Autologous Skin Cell Suspension after Enzymatic Debridement of Porcine Burns: Evaluation with Digital Image Speckle Correlation (DISC)
该数据集来自猪深度部分厚度烧伤模型研究,包含组织学图像、DISC导出的位移图以及定量力传播比(R)测量数据,用于评估酶解清创后自体皮肤细胞悬液(ASCS)的最佳应用时机。研究假设成功的创面愈合与创床生物力学力传递恢复相关,且该恢复可通过DISC无创量化;同时假设ASCS相比标准治疗可加速生物力学恢复,而应用延迟24小时在充分冲洗以最小化残余酶活性时不会显著改变长期结果。数据可用于分析生物力学恢复与愈合关系(来源 DOI 解析)。
【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):该数据集伴随研究“Optimizing Timing of Autologous Skin Cell Suspension after Enzymatic Debridement of Porcine Burns: Evaluation with Digital Image Speckle Correlation (DISC)”,包含来自猪深度部分厚度烧伤模型的组织学图像、DISC导出的位移图以及定量力传播比(R)测量数据。工作假设是成功的创面愈合与创床生物力学力传递的恢复相关,并且这种恢复可以使用DISC无创量化。我们进一步假设,与标准治疗相比,自体皮肤细胞悬液(ASCS)加速这种生物力学恢复,而当通过充分冲洗使残余酶活性最小化时,应用延迟24小时不会显著改变长期结果。组织学数据co
【主题与分类】
主题标签:Data Acquisition、Historiography of Historical Geography、Information。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/336p6st4pp/1
下载信息
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源站:https://doi.org/10.17632/336p6st4pp.1
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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 1.88 GB。
数据说明
本数据集伴随研究《优化猪烧伤酶解清创后自体皮肤细胞悬液的应用时机:采用数字图像散斑相关技术(DISC)进行评估》而建立,包含来自猪深二度烧伤模型的组织学图像、DISC衍生的位移图以及定量力传播比(R)测量数据。工作假设是:成功的伤口愈合与创床生物力学力传递的恢复相关,且这种恢复可通过DISC进行无创定量评估。我们进一步假设,与标准治疗相比,自体皮肤细胞悬液(ASCS)可加速这种生物力学恢复,而当通过充分冲洗使残余酶活性降至最低时,延迟24小时应用并不会显著改变长期结局。组织学数据包括纵向采集(第7、14、21和28天)的H&E染色切片,提供再上皮化、胶原沉积、血管化和炎症反应的信息。这些数据代表了伤口愈合的局部结构快照。
同时,通过在与伤口相邻处施加标准化的机械压痕(约4 N),并在变形前及峰值变形时采集图像,获得了DISC测量结果。利用光流分析,生成了逐像素位移场及相应的热图,从而提供了伤口表面组织变形的空间分辨图谱。推导出一个定量指标——力传播比(R),其定义为伤口区域中位移超过阈值(峰值位移的1/e)的面积占比,并以未受伤皮肤(100%)进行归一化。较低的R值表明机械连接性和硬度较差,而较高的值则反映组织连续性和顺应性的恢复。值得注意的是,DISC测量与组织学重塑相平行,同时提供了一种无创、全场评估,能够捕捉
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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