- opis :
DukeUltrasound to zestaw danych ultrasonograficznych zebranych na Duke University za pomocą sondy Verasonics c52v. Zawiera dane ukształtowane wiązką metodą opóźnienia i sumy (DAS), a także dane przetworzone w technologii Siemens Dynamic TCE w celu redukcji plamek, wzmocnienia kontrastu i poprawy widoczności struktur anatomicznych. Dane te zostały zebrane przy wsparciu Narodowego Instytutu Obrazowania Biomedycznego i Bioinżynierii w ramach grantu R01-EB026574 oraz National Institutes of Health w ramach grantu 5T32GM007171-44. Przykład użycia jest dostępny tutaj .
Strona główna : https://github.com/ouwen/mimicknet
Kod źródłowy :
tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
Wersje :
-
1.0.0
: Pierwsza wersja. -
1.0.1
(domyślnie): Naprawia parsowanieharmonic
pola boolowskiego.
-
Rozmiar pliku do pobrania :
12.78 GiB
Rozmiar zestawu danych :
13.79 GiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'A' | 1362 |
'B' | 1194 |
'MARK' | 420 |
'test' | 438 |
'train' | 2556 |
'validation' | 278 |
- Struktura funkcji :
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,
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształtować się | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
das | FunkcjeDict | |||
das/dB | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
das/obraz | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
das/rzeczywisty | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
dtce | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
f0_hz | Napinacz | pływak32 | ||
końcowy_kąt | Napinacz | pływak32 | ||
końcowy_promień | Napinacz | pływak32 | ||
ostrość_cm | Napinacz | pływak32 | ||
harmoniczny | Napinacz | bool | ||
wzrost | Napinacz | uint32 | ||
kąt_początkowy | Napinacz | pływak32 | ||
początkowy_promień | Napinacz | pływak32 | ||
sonda | Napinacz | strunowy | ||
skaner | Napinacz | strunowy | ||
cel | Napinacz | strunowy | ||
identyfikator_sygnatury czasowej | Napinacz | uint32 | ||
Napięcie | Napinacz | pływak32 | ||
szerokość | Napinacz | uint32 |
Klucze nadzorowane (patrz dokument
as_supervised
):('das/dB', 'dtce')
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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}
}
, - opis :
DukeUltrasound to zestaw danych ultrasonograficznych zebranych na Duke University za pomocą sondy Verasonics c52v. Zawiera dane ukształtowane wiązką metodą opóźnienia i sumy (DAS), a także dane przetworzone w technologii Siemens Dynamic TCE w celu redukcji plamek, wzmocnienia kontrastu i poprawy widoczności struktur anatomicznych. Dane te zostały zebrane przy wsparciu Narodowego Instytutu Obrazowania Biomedycznego i Bioinżynierii w ramach grantu R01-EB026574 oraz National Institutes of Health w ramach grantu 5T32GM007171-44. Przykład użycia jest dostępny tutaj .
Strona główna : https://github.com/ouwen/mimicknet
Kod źródłowy :
tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder
Wersje :
-
1.0.0
: Pierwsza wersja. -
1.0.1
(domyślnie): Naprawia parsowanieharmonic
pola boolowskiego.
-
Rozmiar pliku do pobrania :
12.78 GiB
Rozmiar zestawu danych :
13.79 GiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'A' | 1362 |
'B' | 1194 |
'MARK' | 420 |
'test' | 438 |
'train' | 2556 |
'validation' | 278 |
- Struktura funkcji :
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,
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształtować się | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
das | FunkcjeDict | |||
das/dB | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
das/obraz | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
das/rzeczywisty | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
dtce | Napinacz | (Nic,) | pływak32 | |
f0_hz | Napinacz | pływak32 | ||
końcowy_kąt | Napinacz | pływak32 | ||
końcowy_promień | Napinacz | pływak32 | ||
ostrość_cm | Napinacz | pływak32 | ||
harmoniczny | Napinacz | bool | ||
wzrost | Napinacz | uint32 | ||
kąt_początkowy | Napinacz | pływak32 | ||
początkowy_promień | Napinacz | pływak32 | ||
sonda | Napinacz | strunowy | ||
skaner | Napinacz | strunowy | ||
cel | Napinacz | strunowy | ||
identyfikator_sygnatury czasowej | Napinacz | uint32 | ||
Napięcie | Napinacz | pływak32 | ||
szerokość | Napinacz | uint32 |
Klucze nadzorowane (patrz dokument
as_supervised
):('das/dB', 'dtce')
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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}
}