数据集概述
本数据集围绕NOD/SCID小鼠淋巴瘤异种移植模型的肿瘤血管量化展开，通过3D血管网络描述符分析抗血管生成（索拉非尼、舒尼替尼）和抗血管（考布他汀A4磷酸盐）治疗对肿瘤微血管数量、空间分布及截面积的影响，揭示不同血管靶向治疗的差异，包含25个相关文件。
文件详解
- 文档类文件（.txt，共7个）
- 文件示例：README_for_DataForFigures_5&6.txt、S11_Macro_Spatial_Dispersion.txt、DataForFigure_4.txt
- 内容说明：包含数据说明文档（如数据集整体描述、图4/5&6数据对应说明）、宏文件（如计算空间分散度、血管口径测量的宏代码说明）、处理参数文件（如3D过滤参数）及实验数据文件（如支撑图4、5&6的原始数据）
- 栅格图像文件（.tiff，共15个）
- 文件示例：Graph_15.tiff、Graph_8.tiff、Graph_6.tiff
- 内容说明：实验结果图表文件，包含不同治疗组肿瘤血管相关指标的可视化图形
- 压缩包文件（.zip，共2个）
- 文件示例：OriSect_x_Paper.zip、FilteredStacks.zip
- 内容说明：原始图像切片压缩包、过滤后图像栈压缩包，存储肿瘤血管成像的原始及处理后图像数据
- 代码文件（.java，共1个）
- 文件示例：S10_Spatial_Dispersion.java
- 内容说明：空间分散度计算的Java代码文件，用于处理肿瘤血管空间分布数据
数据来源
标题为“D quantification of tumor vasculature in lymphoma xenografts in NOD/SCID mice allows to detect differences among vascular-targeted therapies”的研究
适用场景
- 肿瘤血管靶向治疗效果评估：分析不同抗血管治疗对淋巴瘤异种移植瘤血管数量、分布及结构的影响差异
- 肿瘤血管病理特征研究：探究肿瘤微血管数量、空间分布与截面积的关联及病理血管树的特征
- 医学影像数据处理方法验证：基于图像栈数据验证3D血管网络量化、空间分散度计算等方法的有效性
- 肿瘤血管生成机制研究：通过不同治疗组的血管变化规律，推测肿瘤血管生成的潜在过程
