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タイプ説明
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
  • 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}
}