Diffuse large B-cell lymphoma, activated B-cell subtype - Female, 47 - Tissue image [6130730026848491] - Open Research Data - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

Diffuse large B-cell lymphoma, activated B-cell subtype - Female, 47 - Tissue image [6130730026848491]

Opis

This is the histopathological image of COLON tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 1000 slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.

The detailed information about the patient, sample, and diagnosis are as follows:

Patient:

Age: 47

Clinical description: Tumor of ascending colon.

Gender: Female

Diagnosis:

Classification: ICD-O_3.2

Classification code: MATURE B-CELL LYMPHOMAS

Diagnosis: Diffuse large B-cell lymphoma, activated B-cell subtype

Result of the histopathological examination: DLBCL non- GCB type: LCA+, CD20+, bcl2+, MUM1 focally+ (>30% of cells), bcl6 focally weak + (>30% of cells), cmyc focally+ (<40% of cells), CD10-, CD3-, CyclinD1-, CKAE1/AE3-, S100-, Ki-67 80%.

Sample:

Material: FFPE

Collecting method: Surgical specimen

Topography: DIGESTIVE ORGANS

Organ: COLON

Tissue: Right colon

Type of staining: positive/IHC

Staining: Not applicable

Antibody: CD 10

Technology:

Equipment: Pannoramic 1000

Lens: 20x

Organization:

Source: Medical University Gdańsk

Plik z danymi badawczymi

99bb965e-4550-4561-af6a-3c8e6228defc
298.2 MB, S3 ETag , pobrań: 20
Hash pliku liczony jest ze wzoru
hexmd5(md5(part1)+md5(part2)+...)-{parts_count} gdzie pojedyncza część pliku jest wielkości 512 MB

Przykładowy skrypt do wyliczenia:
https://github.com/antespi/s3md5

Informacje szczegółowe o pliku

Licencja:
Creative Commons: by-nc-sa 4.0 otwiera się w nowej karcie
CC BY-NC-SA
Użycie niekomercyjne - Na tych samych warunkach
Dane surowe:
Dane zawarte w datasecie nie zostały w żaden sposób przetworzone.
Oprogramowanie:
CaseViewer 2.3

Informacje szczegółowe

Rok publikacji:
2022
Data zatwierdzenia:
2022-06-03
Data wytworzenia:
2022
Język danych badawczych:
angielski
Dyscypliny:
  • nauki medyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
DOI:
Identyfikator DOI 10.34808/xnqa-n410 otwiera się w nowej karcie
Ethical papers:
NKBBN/421-306/2020
Weryfikacja:
Gdański Uniwersytet Medyczny

Słowa kluczowe

Cytuj jako

Autorzy

wyświetlono 57 razy