spectral_xray op• 資料種類:無 → table(僅由參數決定的運算子 —— 不接受影像或資料輸入)
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opstomography.get("dual_energy_separability"))
兩種材料(厚度)能被通道的對數衰減區分到什麼程度(d′ 與錯誤率的閉式)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py
table 作為輸入)—
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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