- Mô tả :
DukeUltrasound là bộ dữ liệu siêu âm được thu thập tại Đại học Duke với đầu dò c52v của Verasonics. Nó chứa dữ liệu dạng chùm trễ và tổng (DAS) cũng như dữ liệu được xử lý hậu kỳ bằng Siemens Dynamic TCE để giảm đốm, tăng cường độ tương phản và cải thiện độ dễ thấy của các cấu trúc giải phẫu. Những dữ liệu này được thu thập với sự hỗ trợ của Viện Hình ảnh Y sinh và Kỹ thuật Sinh học Quốc gia theo Khoản tài trợ R01-EB026574 và Viện Y tế Quốc gia theo Khoản tài trợ 5T32GM007171-44. Một ví dụ sử dụng có sẵn ở đây .
Trang chủ : https://github.com/ouwen/mimicknet
Mã nguồn :
tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
Phiên bản :
-
1.0.0
: Bản phát hành đầu tiên. -
1.0.1
(mặc định): Sửa lỗi phân tích cú phápharmonic
trường boolean .
-
Kích thước tải xuống :
12.78 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
13.79 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'A' | 1.362 |
'B' | 1.194 |
'MARK' | 420 |
'test' | 438 |
'train' | 2.556 |
'validation' | 278 |
- Cấu trúc tính năng :
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,
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
das | Tính năngDict | |||
das/dB | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
das/hình ảnh | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
das/thật | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
dtce | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
f0_hz | tenxơ | phao32 | ||
final_angle | tenxơ | phao32 | ||
bán kính cuối cùng | tenxơ | phao32 | ||
focus_cm | tenxơ | phao32 | ||
điều hòa | tenxơ | bool | ||
Chiều cao | tenxơ | uint32 | ||
init_angle | tenxơ | phao32 | ||
bán kính ban đầu | tenxơ | phao32 | ||
đầu dò | tenxơ | chuỗi | ||
máy quét | tenxơ | chuỗi | ||
Mục tiêu | tenxơ | chuỗi | ||
dấu thời gian_id | tenxơ | uint32 | ||
Vôn | tenxơ | phao32 | ||
chiều rộng | tenxơ | uint32 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('das/dB', 'dtce')
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@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}
}
, - Mô tả :
DukeUltrasound là bộ dữ liệu siêu âm được thu thập tại Đại học Duke với đầu dò c52v của Verasonics. Nó chứa dữ liệu dạng chùm trễ và tổng (DAS) cũng như dữ liệu được xử lý hậu kỳ bằng Siemens Dynamic TCE để giảm đốm, tăng cường độ tương phản và cải thiện độ dễ thấy của các cấu trúc giải phẫu. Những dữ liệu này được thu thập với sự hỗ trợ của Viện Hình ảnh Y sinh và Kỹ thuật Sinh học Quốc gia theo Khoản tài trợ R01-EB026574 và Viện Y tế Quốc gia theo Khoản tài trợ 5T32GM007171-44. Một ví dụ sử dụng có sẵn ở đây .
Trang chủ : https://github.com/ouwen/mimicknet
Mã nguồn :
tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
Phiên bản :
-
1.0.0
: Bản phát hành đầu tiên. -
1.0.1
(mặc định): Sửa lỗi phân tích cú phápharmonic
trường boolean .
-
Kích thước tải xuống :
12.78 GiB
Kích thước tập dữ liệu :
13.79 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'A' | 1.362 |
'B' | 1.194 |
'MARK' | 420 |
'test' | 438 |
'train' | 2.556 |
'validation' | 278 |
- Cấu trúc tính năng :
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,
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
das | Tính năngDict | |||
das/dB | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
das/hình ảnh | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
das/thật | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
dtce | tenxơ | (Không có,) | phao32 | |
f0_hz | tenxơ | phao32 | ||
final_angle | tenxơ | phao32 | ||
bán kính cuối cùng | tenxơ | phao32 | ||
focus_cm | tenxơ | phao32 | ||
điều hòa | tenxơ | bool | ||
Chiều cao | tenxơ | uint32 | ||
init_angle | tenxơ | phao32 | ||
bán kính ban đầu | tenxơ | phao32 | ||
đầu dò | tenxơ | chuỗi | ||
máy quét | tenxơ | chuỗi | ||
Mục tiêu | tenxơ | chuỗi | ||
dấu thời gian_id | tenxơ | uint32 | ||
Vôn | tenxơ | phao32 | ||
chiều rộng | tenxơ | uint32 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('das/dB', 'dtce')
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@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}
}