spectral_xray op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import dualxray; dualxray.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opstomography.get("basis_decomposition_crlb"))
기저 두께 b에서 분해 분산의 하한(Cramér–Rao)을 닫힌 꼴로 반환한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Fisher 情報 F = Σ_c (1/var_c) ∇mean_c ∇mean_cᵀ、∂mean_c/∂b_j = −n₀ Σ_k W g μ_j e^{−μ·b} (計数では var_c = mean_c で Poisson の Fisher 情報そのもの、Roessl & Herrmann 2009 の式)。CRLB = F⁻¹。返り値: dict(cov (B, B) [cm²], sigma_cm (B,), correlation, expected (C,), basis, condition(F の条件数 —— 2 つの基底の μ(E) が似ているほど大きい))。F が特異(チャネル < 基底、または同じ材料を 2 回)なら ValueError。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py
table 를 입력으로 받는 것)—
spectral_xray)material_xray_table · material_xray_attenuation · material_xray_constants · material_effective_z · xray_tube_spectrum · xray_beam_quality · photon_counting_channels · dual_kvp_channels
*Provenance: dualxray.py — TOMOGRAPHY 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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