Mathematical modelling of extravasa

Mathematical modelling of extravasation and comparison with intratumoural accumulation of nanoparticles. To determine if the observed number of holes was sufficient to explain the observed accumulation, we simulated the distribution of nanoparticles in the tumour. Previous models of nanoparticle transport were limited because they could not account for the organization of the blood vessel architecture and density in the tumour. We performed 3D microscopy of U87-MG tumours and visualized the blood vessel architecture using GSL1-Cy3. The tissue processing and staining methods are explained in detail in previous sections. Tissue slices were imaged using a Zeiss Lightsheet Z.1 microscope at an isotropic resolution of 2 μm and a field of view of 1.2 mm in all dimensions. The blood vessel images were segmented using a manually trained random forest algorithm implemented in Ilastik. Binary segmented blood vessel images were used for diffusion simulations.

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外渗的数学模型，并与纳米粒子的肿瘤内积累的比较。要确定是否孔的观察数量为足以解释所观察到的积累，我们模拟纳米颗粒在肿瘤中的分布。纳米粒子运输的上一个模型，因为他们无法解释的血管结构和密度的肿瘤组织进行了限制。我们进行3D显微镜U87-MG肿瘤和可视化使用GSL1-Cy3的血管结构。组织处理和染色方法详细描述于前面的章节中说明。组织切片使用Zeiss Lightsheet Z.1显微镜以2μm的各向同性分辨率和视为1.2mm在所有维度的字段成像。血管图像用在Ilastik实现的手动训练随机森林算法分割。二进制分割的血管图像被用于扩散模拟。

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外溢的数学模型，以及纳米粒子肿瘤内积累的比较。为了确定观察到的孔数是否足以解释观察到的累积，我们模拟了纳米粒子在肿瘤中的分布。以前的纳米粒子传输模型是有限的，因为它们无法解释肿瘤血管结构组织和密度。我们使用GSL1-Cy3对U87-MG肿瘤进行了3D显微镜检查，并可视化了血管结构。组织处理和染色方法在前面的部分中作了详细的解释。组织切片使用蔡司光片 Z.1 显微镜成像，各向异性分辨率为 2 μm，所有尺寸的视场为 1.2 mm。使用在 Ilastik 中实现的手动训练的随机森林算法对血管图像进行分割。二元分段血管图像用于扩散模拟。

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外渗的数学模型及与肿瘤内纳米颗粒积聚的比较。为了确定观察到的孔数是否足以解释观察到的堆积，我们模拟了纳米颗粒在肿瘤中的分布。以前的纳米颗粒传输模型受到限制，因为它们不能解释肿瘤血管结构和密度的组织。我们对U87-MG肿瘤进行了三维显微镜观察，并使用GSL1-Cy3可视化血管结构。组织处理和染色方法将在前面的章节中详细说明。组织切片用蔡司Z.1光学显微镜成像，各向同性分辨率为2μm，视野为1.2 mm。在Ilastik中使用一种人工训练的随机森林算法对血管图像进行分割。采用二值分割血管图像进行扩散模拟。

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