构建小鼠肿瘤 PDT 治疗3D反应空间分布的完整数据集

资源摘要信息:"本研究主要针对光动力疗法（PDT）治疗小鼠肿瘤反应的三维空间分布进行了深入分析。光动力疗法是一种局部治疗手段，利用特定波长的光源激活光敏剂，从而对肿瘤细胞产生毒性作用，导致肿瘤组织损伤。研究通过HE（苏木精-伊红）染色、TUNEL（TdT介导的dUTP切口末端标记法）染色和CD31免疫组化染色技术，对 PDT治疗后的小鼠肿瘤进行冠状切片分析。HE染色能够显示组织结构和细胞形态，TUNEL染色用于检测DNA断裂，间接反映细胞凋亡情况，而CD31染色则用于标记肿瘤中的微血管，分析血管变化。 研究构建的三维空间分布数据集包含了以下内容： 1. 原始冠状切片图像：以.svs格式保存，可使用专业显微镜扫描仪软件打开，这些图像未经处理，保持原始数据状态。 2. 预处理版本图像：以.tif格式保存，经过图像处理软件预处理，便于后续分析使用。 3. 空间分布分析脚本及结果：提供了用于空间分布分析的MATLAB脚本，以及通过脚本分析得到的结果数据。 4. PDT治疗肿瘤的重建体积：分别对肿瘤的坏死区域、凋亡细胞和血管体积进行了独立的三维重建，帮助研究者可视化这些重要参数。 5. 激光光斑测量数据及其光分布模拟：提供了激光治疗时的光斑数据，以及激光在组织中的分布模拟结果，这对于评估治疗效果至关重要。 这些数据对于理解 PDT 在治疗小鼠肿瘤时的空间效果至关重要。它不仅提供了肿瘤组织坏死、凋亡细胞的分布情况，也显示了血管结构的变化。利用三维重建技术，研究人员可以更直观地分析肿瘤组织的治疗反应和变化，从而有助于指导临床治疗策略的制定和优化。 MATLAB在处理此类医学图像数据中扮演了重要角色，其强大的计算能力和丰富的图像处理工具箱使得分析这类复杂数据成为可能。通过编写脚本程序，可以实现自动化分析，提高分析效率和准确性。 此外，本研究提供的数据集还可能对相关领域研究者进行进一步研究提供便利。比如，通过对这些数据的深入分析，研究者可以探索不同治疗参数（如光敏剂剂量、光照时间、光强度等）对肿瘤治疗效果的影响，进而优化PDT治疗方案。同时，三维空间分布的详细数据也有助于研究者理解肿瘤微环境的复杂性以及肿瘤对治疗的响应机制，为开发新的治疗方法提供科学依据。" 【标题】:"来自 HE、TUNEL 和 CD31 染色冠状切片的 PDT 治疗小鼠肿瘤反应的 3D 空间分布" 【描述】:"描述 从 HE、TUNEL 和 CD31 染色的冠状切片构建 PDT 治疗小鼠肿瘤反应三维空间分布的完整数据集。该存储库还包含对 HE、TUNEL 和 CD31 染色冠状切片进行空间分布分析的 MATLAB 实现。该数据集由所有原始切片图像 (.svs)、预处理版本 (.tif)、空间分布分析的脚本和结果以及 PDT 治疗肿瘤的单独重建的坏死、凋亡和血管体积组成。此外，还包括激光光斑测量数据及其光分布模拟。" 【标签】:"治疗小鼠肿瘤反应的3D空间分" 【压缩包子文件的文件名称列表】: ***.txt