Preterm labour with preterm delivery - Male, 0 - Tissue image [3280730025624831] - Open Research Data - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

Preterm labour with preterm delivery - Male, 0 - Tissue image [3280730025624831]

Opis

This is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: VS200 Olympus slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.

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

Patient:

Age: 0

Clinical description: IVH - intraventricular haemorrhage. Prematurity (Hbd 25). Lung atelectasis.

Gender: Male

Diagnosis:

Classification: ICD-10_10-20

Classification code: Chapter XV - Pregnancy, childbirth and the puerperium

Diagnosis: Preterm labour with preterm delivery

Result of the histopathological examination: In the samples of the immature brain, there are visible signs of edema, hyperemia and haemorrhages in the periventricular zone and areas of gliosis.

Sample:

Material: FFPE

Collecting method: Autopsy specimen

Topography: EYE, BRAIN AND OTHER PARTS OF CENTRAL NERVOUS SYSTEM

Organ: BRAIN

Tissue: Cerebrum

Type of staining: positive/HE

Staining: Not applicable

Antibody: Not applicable

Technology:

Equipment: VS200 Olympus

Lens: 20x

Organization:

Source: Medical University Gdańsk

Plik z danymi badawczymi

6c384c9d-8b2e-4c23-ac85-e6a7a2465231
2.0 GB, S3 ETag , pobrań: 21
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:
2022-03-16
Data wytworzenia:
2022
Język danych badawczych:
angielski
Dyscypliny:
  • nauki medyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
DOI:
Identyfikator DOI 10.34808/f8pf-ws16 otwiera się w nowej karcie
Ethical papers:
NKBBN/421-306/2020
Weryfikacja:
Gdański Uniwersytet Medyczny

Słowa kluczowe

Cytuj jako

Autorzy

wyświetlono 66 razy