duke_초음파

  • 설명 :

DukeUltrasound는 Duke University에서 Verasonics c52v 프로브를 사용하여 수집한 초음파 데이터세트입니다. 여기에는 얼룩 감소, 대비 향상 및 해부학적 구조의 명확성 향상을 위해 Siemens Dynamic TCE로 후처리된 데이터뿐만 아니라 DAS(지연 및 합) 빔형성 데이터도 포함되어 있습니다. 이 데이터는 Grant R01-EB026574에 따라 국립 생물 의학 영상 및 생명 공학 연구소와 Grant 5T32GM007171-44에 따라 국립 보건원의 지원을 받아 수집되었습니다. 사용 예는 여기에서 확인할 수 있습니다.

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

  • 소스 코드 : tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder

  • 버전 :

    • 1.0.0 : 최초 릴리스.
    • 1.0.1 (기본값): 부울 필드 harmonic 분석을 수정합니다.
    • 2.0.0 : timestamp_id를 %Y%m%d%H%M%S에서 posix 타임스탬프로 수정합니다.
  • 다운로드 크기 : 12.78 GiB

  • 데이터세트 크기 : 13.79 GiB

  • 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

  • 분할 :

나뉘다
'A' 1,362
'B' 1,194
'MARK' 420
'test' 438
'train' 2,556
'validation' 278
  • 기능 구조 :
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,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
다스 특징Dict
다스/dB 텐서 (없음,) float32
다스/이미지 텐서 (없음,) float32
다스/리얼 텐서 (없음,) float32
dtce 텐서 (없음,) float32
f0_hz 텐서 float32
final_angle 텐서 float32
final_radius 텐서 float32
초점_cm 텐서 float32
고조파 텐서 부울
텐서 uint32
초기_각도 텐서 float32
초기_반지름 텐서 float32
조사 텐서
스캐너 텐서
목표 텐서
타임스탬프_ID 텐서 uint32
전압 텐서 float32
너비 텐서 uint32
  • 인용 :
@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}
}