basis_material_decompose — TOMOGRAPHY spectral_xray op

• 데이터 종류: images → images

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.basis_material_decompose(signal, channels=None, basis=('WATER', 'AL'), photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, flat=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import dualxray; dualxray.basis_material_decompose(signal, channels=None, basis=('WATER', 'AL'), photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, flat=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opstomography.get("basis_material_decompose"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.basis_material_decompose(...) 는 선언된 out 형 images 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.basis_material_decompose.raw(...) 를 쓰거나 dualxray.basis_material_decompose 를 직접 호출하세요.

사용법

채널 신호 → 기저 물질의 두께 맵(Alvarez–Macovski / Lehmann 기저 분해).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

各画素で、多色の順方向模型 L_c(b) = −ln(Σ_k W_ck g_k e^{−Σ_j μ_j(E_k) b_j} / Σ_k W_ck g_k) を測った L_c に合わせる b(基底ごとの厚み [cm])を、分散 var(L_c) ≈ var_c/mean_c² で重みをつけた Gauss–Newton で解く(チャネル数 = 基底の数なら連立方程式の厳密解、多ければ重みつき最小二乗 = 高計数での最尤)。初期値は空きのスペクトルの実効 μ の線形解。基底の厚みは負になりうる(水と Al の基底でポリエチレンは Al が負)—— 物理の厚みではなく「同じ減衰を作る基底の組合せ」。

拒否(fail-closed): 信号が 0 以下・非有限の画素、DECOMP_MAX_ITER 回で DECOMP_TOL_CM に収束しない画素、|b| > DECOMP_MAX_THICKNESS_CM に飛ぶ画素は NaN にして rejected に数える(黙って値を返さない)。反復の上限・収束の幅・厚さの上限は引数にしない —— Gauss–Newton は 3〜6 回で 1e-6 cm に収束し、どの値にしても解ける画素の答えは変わらない(効かないノブは置かない、2026-10-18)。チャネル数 < 基底の数は ValueError(解が決まらない)。

返り値: dict(thickness (B, H, W) [cm], basis, rejected (H, W) bool, n_rejected, iterations, residual (H, W) = 重みつき残差の二乗和)。opstomography.call は thickness だけを返す。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

타입이 이어지는 다음 연산자(images 를 입력으로 받는 것)

xray_channel_projection · r_value_map · effective_z_map

같은 카테고리(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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