文件名称：MimickNet:匹配临床级别的超声后处理，无需麻烦
文件大小：91.18MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 15:55:58
Python
MimickNet 以上是具有常规延迟和求和波束成形以及波束成形的心脏数据的。 我们应用了临床级的后处理MimickNet后处理，并显示了两者之间未缩放的差异。 快速开始 您可以立即在 使用模型 本文中的模型作为mimicknet_legacy.h5提供。 我们还通过mimicknet_1568473738-210304.h5和padded_mimicknet_1568473738-210304.h5提供了具有较少权重的亮度调整版本。 padded前缀允许填充是模型的一部分，因此不需要16个填充逻辑。 但是，所使用的图层与matlab不兼容，因此matlab版本没有预填充。 mimicknet_phantom_verasonics.h5模型是使用 一个笔记本和样本数据下提供examples为在以下环境中使用： 肝脏和肾脏图像作为测试示例（谢谢Mark！） 指标 全部建模 SIM卡 信
【文件预览】：
MimickNet-master
----submit_gcp.sh(689B)
----Dockerfile(369B)
----.gitignore(50B)
----README.md(5KB)
----trained_models()
--------.gitignore(14B)
----trainer()
--------.gitignore(63B)
--------utils()
--------blackbox_task.py(5KB)
--------config.py(3KB)
--------callbacks()
--------tests()
--------models()
--------graybox_task.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------blackbox_paper_v1.py(3KB)
----examples()
--------models()
--------make_shape.m(2KB)
--------matlab_example_2017b.m(2KB)
--------sample_data()
--------matlab_example_2019a.m(2KB)
--------cardiac_horizontal_cineloop.gif(21.19MB)
----LICENSE(11KB)
----data()
--------.gitignore(18B)
--------metrics()
--------public()
--------private()
--------figures()