ডিউক_আল্ট্রাসাউন্ড

দ্রষ্টব্য: এই ডেটাসেটটি সর্বশেষ স্থিতিশীল প্রকাশের পর থেকে আপডেট করা হয়েছে। দ্বারা চিহ্নিত নতুন সংস্করণ এবং কনফিগারেশন শুধুমাত্র tfds-nightly প্যাকেজে উপলব্ধ।

• বর্ণনা :

ডিউক আল্ট্রাসাউন্ড হল একটি আল্ট্রাসাউন্ড ডেটাসেট যা ডিউক ইউনিভার্সিটিতে একটি ভেরাসোনিক্স c52v প্রোবের সাথে সংগ্রহ করা হয়েছে। এটিতে বিলম্ব-এবং-সাম (DAS) বিমফর্মড ডেটার পাশাপাশি দাগ কমানো, বৈপরীত্য বৃদ্ধি এবং শারীরবৃত্তীয় কাঠামোর সুস্পষ্টতার উন্নতির জন্য সিমেন্স ডায়নামিক TCE-এর সাথে পোস্ট-প্রসেস করা ডেটা রয়েছে। এই তথ্যগুলি অনুদান R01-EB026574 এর অধীনে ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ বায়োমেডিকেল ইমেজিং এবং বায়োইঞ্জিনিয়ারিং এবং অনুদান 5T32GM007171-44 এর অধীনে ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথের সহায়তায় সংগ্রহ করা হয়েছিল। একটি ব্যবহার উদাহরণ এখানে পাওয়া যায়.

• হোমপেজ : https://github.com/ouwen/mimicknet

• সোর্স কোড : tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 : প্রাথমিক প্রকাশ।
  • 1.0.1 : বুলিয়ান ফিল্ড harmonic পার্সিং ফিক্স করে।
  • 2.0.0 (ডিফল্ট) : %Y%m%d%H%M%S থেকে posix টাইমস্ট্যাম্প পর্যন্ত timestamp_id ঠিক করুন।

• ডাউনলোড সাইজ : 12.78 GiB

• ডেটাসেটের আকার : 13.79 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'A'	1,362
'B'	1,194
'MARK'	420
'test'	438
'train'	2,556
'validation'	278

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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,
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
দাস	ফিচারসডিক্ট
দাস/ডিবি	টেনসর	(কোনটিই নয়,)	float32
দাস/চিত্র	টেনসর	(কোনটিই নয়,)	float32
দাস/বাস্তব	টেনসর	(কোনটিই নয়,)	float32
dtce	টেনসর	(কোনটিই নয়,)	float32
f0_hz	টেনসর		float32
চূড়ান্ত_কোণ	টেনসর		float32
চূড়ান্ত_ব্যাসার্ধ	টেনসর		float32
ফোকাস_সেমি	টেনসর		float32
সুরেলা	টেনসর		bool
উচ্চতা	টেনসর		uint32
প্রাথমিক_কোণ	টেনসর		float32
প্রাথমিক_ব্যাসার্ধ	টেনসর		float32
তদন্ত	টেনসর		স্ট্রিং
স্ক্যানার	টেনসর		স্ট্রিং
লক্ষ্য	টেনসর		স্ট্রিং
timestamp_id	টেনসর		uint32
ভোল্টেজ	টেনসর		float32
প্রস্থ	টেনসর		uint32

• তত্ত্বাবধান করা কী ( as_supervised ডক হিসাবে): ('das/dB', 'dtce')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@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}
}