duke_ultrasound

• وصف :

DukeUltrasound عبارة عن مجموعة بيانات بالموجات فوق الصوتية تم جمعها في جامعة ديوك باستخدام مسبار Verasonics c52v. وهو يحتوي على بيانات شعاعية للتأخير والمجموع (DAS) بالإضافة إلى بيانات تمت معالجتها لاحقًا باستخدام Siemens Dynamic TCE لتقليل البقع وتحسين التباين وتحسين وضوح الهياكل التشريحية. تم جمع هذه البيانات بدعم من المعهد الوطني للتصوير الطبي الحيوي والهندسة الحيوية بموجب المنحة R01-EB026574 والمعاهد الوطنية للصحة بموجب المنحة 5T32GM007171-44. مثال الاستخدام متاح هنا .

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/ouwen/mimicknet

• كود المصدر : tfds.datasets.duke_ultrasound.Builder

• الإصدارات :

  • 1.0.0 : الإصدار الأولي.
  • 1.0.1 (افتراضي): يعمل على إصلاح تحليل المجال المنطقي harmonic .
  • 2.0.0 : إصلاح timestamp_id من %Y%m%d%H%M%S إلى الطابع الزمني posix.

• حجم التحميل : 12.78 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 13.79 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر as_supervised doc ): ('das/dB', 'dtce')

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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}
}