デューク_超音波

説明：

DukeUltrasound は、Verasonics c52v プローブを使用してデューク大学で収集された超音波データセットです。これには、ディレイアンドサム（DAS）ビームフォーミングされたデータと、スペックルの低減、コントラストの強調、および解剖学的構造の目立ちやすさの向上のためにシーメンスダイナミックTCEで後処理されたデータが含まれています。これらのデータは、助成金 R01-EB026574 に基づく国立生物医学画像生物工学研究所および助成金 5T32GM007171-44 に基づく国立衛生研究所からの支援を受けて収集されました。使用例はここから入手できます。

ホームページ: https://github.com/ouwen/mimicknet
ソースコード: tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
バージョン:
- 1.0.0 : 初期リリース。
- 1.0.1 : ブールフィールドharmonicの解析を修正しました。
- 2.0.0 (デフォルト) : timestamp_id を %Y%m%d%H%M%S から posix タイムスタンプに修正します。
ダウンロードサイズ: 12.78 GiB
データセットのサイズ: 13.79 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:

スプリット	例
`'A'`	1,362
`'B'`	1,194
`'MARK'`	420
`'test'`	438
`'train'`	2,556
`'validation'`	278

機能の構造:

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,
})

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ
	特徴辞書
ダス	特徴辞書
ダ/dB	テンソル	（なし、）	float32
ダス/イメージ	テンソル	（なし、）	float32
ダス/リアル	テンソル	（なし、）	float32
デート	テンソル	（なし、）	float32
f0_hz	テンソル		float32
最終角度	テンソル		float32
最終半径	テンソル		float32
フォーカス_cm	テンソル		float32
高調波	テンソル		ブール
身長	テンソル		uint32
初期角度	テンソル		float32
初期半径	テンソル		float32
プローブ	テンソル		弦
スキャナー	テンソル		弦
ターゲット	テンソル		弦
タイムスタンプID	テンソル		uint32
電圧	テンソル		float32
幅	テンソル		uint32

監視キー( as_supervised doc を参照): ('das/dB', 'dtce')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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}
}

デューク_超音波 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

デューク_超音波