- תיאור :
DukeUltrasound הוא מערך נתונים של אולטרסאונד שנאסף באוניברסיטת דיוק עם בדיקה של Verasonics c52v. הוא מכיל נתונים בצורת עיכוב וסכום (DAS) כמו גם נתונים שעובדו לאחר מכן עם Siemens Dynamic TCE להפחתת כתמים, שיפור ניגודיות ושיפור בולטות של מבנים אנטומיים. נתונים אלה נאספו עם תמיכה מהמכון הלאומי להדמיה ביו-רפואית והנדסה ביו-רפואית תחת מענק R01-EB026574 וממכוני בריאות לאומיים תחת מענק 5T32GM007171-44. דוגמה לשימוש זמינה כאן .
דף הבית : https://github.com/ouwen/mimicknet
קוד מקור :
tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
גרסאות :
-
1.0.0
: שחרור ראשוני. -
1.0.1
(ברירת מחדל): מתקן ניתוח שלharmonic
שדה בוליאני.
-
גודל הורדה :
12.78 GiB
גודל מערך נתונים :
13.79 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'A' | 1,362 |
'B' | 1,194 |
'MARK' | 420 |
'test' | 438 |
'train' | 2,556 |
'validation' | 278 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'das': FeaturesDict({
'dB': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'imag': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'real': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
}),
'dtce': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'f0_hz': float32,
'final_angle': float32,
'final_radius': float32,
'focus_cm': float32,
'harmonic': bool,
'height': uint32,
'initial_angle': float32,
'initial_radius': float32,
'probe': string,
'scanner': string,
'target': string,
'timestamp_id': uint32,
'voltage': float32,
'width': uint32,
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
das | FeaturesDict | |||
das/dB | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
das/image | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
das/real | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
dtce | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
f0_hz | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
זווית_סופית | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
רדיוס_סופי | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
focus_cm | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
הַרמוֹנִי | מוֹתֵחַ | bool | ||
גוֹבַה | מוֹתֵחַ | uint32 | ||
ראשי_זווית | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
רדיוס_התחלתי | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
בְּדִיקָה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
סוֹרֵק | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
יַעַד | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
זמן_מזהה | מוֹתֵחַ | uint32 | ||
מתח | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
רוֹחַב | מוֹתֵחַ | uint32 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):('das/dB', 'dtce')
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1908-05782,
author = {Ouwen Huang and
Will Long and
Nick Bottenus and
Gregg E. Trahey and
Sina Farsiu and
Mark L. Palmeri},
title = {MimickNet, Matching Clinical Post-Processing Under Realistic Black-Box
Constraints},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1908.05782},
year = {2019},
url = {http://arxiv.org/abs/1908.05782},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1908.05782},
timestamp = {Mon, 19 Aug 2019 13:21:03 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1908-05782},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
, - תיאור :
DukeUltrasound הוא מערך נתונים של אולטרסאונד שנאסף באוניברסיטת דיוק עם בדיקה של Verasonics c52v. הוא מכיל נתונים בצורת עיכוב וסכום (DAS) כמו גם נתונים שעובדו לאחר מכן עם Siemens Dynamic TCE להפחתת כתמים, שיפור ניגודיות ושיפור בולטות של מבנים אנטומיים. נתונים אלה נאספו עם תמיכה מהמכון הלאומי להדמיה ביו-רפואית והנדסה ביו-רפואית תחת מענק R01-EB026574 וממכוני בריאות לאומיים תחת מענק 5T32GM007171-44. דוגמה לשימוש זמינה כאן .
דף הבית : https://github.com/ouwen/mimicknet
קוד מקור :
tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
גרסאות :
-
1.0.0
: שחרור ראשוני. -
1.0.1
(ברירת מחדל): מתקן ניתוח שלharmonic
שדה בוליאני.
-
גודל הורדה :
12.78 GiB
גודל מערך נתונים :
13.79 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'A' | 1,362 |
'B' | 1,194 |
'MARK' | 420 |
'test' | 438 |
'train' | 2,556 |
'validation' | 278 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'das': FeaturesDict({
'dB': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'imag': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'real': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
}),
'dtce': Tensor(shape=(None,), dtype=float32),
'f0_hz': float32,
'final_angle': float32,
'final_radius': float32,
'focus_cm': float32,
'harmonic': bool,
'height': uint32,
'initial_angle': float32,
'initial_radius': float32,
'probe': string,
'scanner': string,
'target': string,
'timestamp_id': uint32,
'voltage': float32,
'width': uint32,
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
das | FeaturesDict | |||
das/dB | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
das/image | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
das/real | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
dtce | מוֹתֵחַ | (אף אחד,) | לצוף32 | |
f0_hz | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
זווית_סופית | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
רדיוס_סופי | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
focus_cm | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
הַרמוֹנִי | מוֹתֵחַ | bool | ||
גוֹבַה | מוֹתֵחַ | uint32 | ||
ראשי_זווית | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
רדיוס_התחלתי | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
בְּדִיקָה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
סוֹרֵק | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
יַעַד | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
זמן_מזהה | מוֹתֵחַ | uint32 | ||
מתח | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
רוֹחַב | מוֹתֵחַ | uint32 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):('das/dB', 'dtce')
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1908-05782,
author = {Ouwen Huang and
Will Long and
Nick Bottenus and
Gregg E. Trahey and
Sina Farsiu and
Mark L. Palmeri},
title = {MimickNet, Matching Clinical Post-Processing Under Realistic Black-Box
Constraints},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1908.05782},
year = {2019},
url = {http://arxiv.org/abs/1908.05782},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1908.05782},
timestamp = {Mon, 19 Aug 2019 13:21:03 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1908-05782},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}