Ajuda a proteger a Grande Barreira de Corais com TensorFlow em Kaggle Junte Desafio

duke_ultrasound

  • Descrição:

DukeUltrasound é um conjunto de dados de ultrassom coletado na Duke University com uma sonda Verasonics c52v. Ele contém dados em forma de feixe de atraso e soma (DAS), bem como dados pós-processados ​​com Siemens Dynamic TCE para redução de manchas, aumento de contraste e melhoria na conspicuidade de estruturas anatômicas. Esses dados foram coletados com o apoio do Instituto Nacional de Imagem Biomédica e Bioengenharia sob Grant R01-EB026574 e National Institutes of Health sob Grant 5T32GM007171-44. Um exemplo de uso está disponível aqui .

Dividir Exemplos
'A' 1.362
'B' 1.194
'MARK' 420
'test' 438
'train' 2.556
'validation' 278
  • Características:
FeaturesDict({
    'das': FeaturesDict({
        'dB': Tensor(shape=(None,), dtype=tf.float32),
        'imag': Tensor(shape=(None,), dtype=tf.float32),
        'real': Tensor(shape=(None,), dtype=tf.float32),
    }),
    'dtce': Tensor(shape=(None,), dtype=tf.float32),
    'f0_hz': tf.float32,
    'final_angle': tf.float32,
    'final_radius': tf.float32,
    'focus_cm': tf.float32,
    'harmonic': tf.bool,
    'height': tf.uint32,
    'initial_angle': tf.float32,
    'initial_radius': tf.float32,
    'probe': tf.string,
    'scanner': tf.string,
    'target': tf.string,
    'timestamp_id': tf.uint32,
    'voltage': tf.float32,
    'width': tf.uint32,
})
  • citação:
@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}
}