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血管生成驱动了组织修复过程中毛细血管网络的形成与重塑，并调控支持愈合和组织重构的血管环境。对这些过程的实验表征通常采用CD31染色的组织学切片，以定量评估愈合过程中毛细血管表面密度及其形态特征。然而，这些测量仅能对潜在的三维（3D）血管网络进行二维表征，从而限制了对体积毛细血管密度和血管结构的直接估计。为解决这一局限性，本研究开发了一种基于实验信息的框架，用于生成具有代表性的3D毛细血管网络，从而能够基于组织学定量得到的血管测量结果估计体积毛细血管密度。对一项纵向猪乳房肿块切除术研究中获得的CD31染色组织学切片进行了分析，以定量健康组织和手术腔愈合组织中的CD31阳性面积百分比（%CD31+）及毛细血管形态特征。将组织学定量得到的形态分布与文献支持的血管分支特征纳入毛细血管网络生成框架中，以构建具有代表性的3D血管网络。在具有代表性的组织体积内迭代生成毛细血管分支，直到虚拟组织学切片再现实验测得的%CD31+结果，从而实现对体积毛细血管密度的估计。所生成的毛细血管网络与实验表征的3D血管结构表现出良好一致性，而模拟组织学切片也能够准确再现实验定量得到的毛细血管计数和血管化测量结果。将该框架应用于猪乳房肿块切除术数据集后，成功捕捉到愈合过程中血管重塑的时间性变化，揭示了体积毛细血管密度和血管成熟度的逐步增加。总体而言，该框架提供了一种基于实验信息的方法学，可将组织学血管测量与体积毛细血管密度估计联系起来，为未来有关血管生成和组织修复的计算研究提供支持。
用于根据组织学血管测量估算体积毛细血管密度的毛细血管网络生成框架 | bioRxiv
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用于根据组织学血管测量估算体积毛细血管密度的毛细血管网络生成框架
Zachary Joseph Harbin，Carla S. Fisher，Rachel A. Morrison，Hector Gomez，Sherry Voytik-Harbin，Adrian B. Buganza Tepole
doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737824
Zachary Joseph Harbin 1 普渡大学； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议提供。
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发布于 2026 年 7 月 13 日。
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用于根据组织学血管测量估算体积毛细血管密度的毛细血管网络生成框架
Zachary Joseph Harbin，Carla S. Fisher，Rachel A. Morrison，Hector Gomez，Sherry Voytik-Harbin，Adrian B. Buganza Tepole
bioRxiv 2026.07.10.737824； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737824
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用于根据组织学血管测量估算体积毛细血管密度的毛细血管网络生成框架
Zachary Joseph Harbin，Carla S. Fisher，Rachel A. Morrison，Hector Gomez，Sherry Voytik-Harbin，Adrian B. Buganza Tepole
bioRxiv 2026.07.10.737824； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.10.737824
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.10.737824v1?rss=1
🏷️ 血管生成 毛细血管网络 三维重建 组织学定量 体积毛细血管密度 组织修复