dual_energy_separability — TOMOGRAPHY `spectral_xray` op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.dual_energy_separability(material_a='POLYETHYLENE', thickness_a_cm: 'float' = 1.0, material_b='AL', thickness_b_cm=None, channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, background=None, n_pixels: 'int' = 1) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import dualxray; dualxray.dual_energy_separability(material_a='POLYETHYLENE', thickness_a_cm: 'float' = 1.0, material_b='AL', thickness_b_cm=None, channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0, background=None, n_pixels: 'int' = 1) -> 'dict', registry से लेना हो तो opstomography.get("dual_energy_separability"))

उपयोग

channels के log attenuation से दो materials (thicknesses) को कितना अलग किया जा सकता है (d′ और error rate का closed form)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

thickness_b_cm=None は交絡の組: b の厚みを、最後(最も高いエネルギー)のチャネルで a と同じ L になるように決める(単一エネルギーの像では区別できない組)。background = (材料, 厚さ cm) は両方に重なる共通の母材(肉の中の異物)。n_pixels 個の画素を平均した領域で判定する(d′ は √n 倍)。

各材料の L ベクトル(チャネルごと)は平均 μ_a, μ_b、共分散は Poisson の差分近似 Σ = diag(var_c/mean_c²)/n。判別は等事前確率の線形判別(LDA)で、d′² = Δᵀ Σ̄⁻¹ Δ、誤り率 = Φ(−d′/2)。比べのため、1 チャネルだけで判定したときの d′ も返す(交絡の組では最後のチャネルの d′ は 0)。

返り値: dict(thickness_b_cm, L_a, L_b, R_a, R_b, d_prime, error_rate, d_prime_single (C,), error_rate_single (C,), sigma_L (C,), n_pixels)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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इसी category के (`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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

dual_energy_separability — TOMOGRAPHY spectral_xray op