derivative op• 데이터 종류: hessian → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian_vesselness(hessian, alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.hessian_vesselness(hessian, alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("hessian_vesselness"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
3-D Hessian → Frangi 관다움(vesselness) voxel, 값 범위 [0, 1].
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
固有値を |λ1| ≤ |λ2| ≤ |λ3| に並べ、Ra = |λ2|/|λ3|(板と管を分ける)、Rb = |λ1|/sqrt(|λ2 λ3|)(塊を除く)、S = sqrt(λ1²+λ2²+λ3²)(背景の雑音を除く)から
V = (1 − exp(−Ra²/2α²)) · exp(−Rb²/2β²) · (1 − exp(−S²/2c²))
を返す(Frangi et al. 1998, MICCAI)。明るい管(black_ridges=False)では λ2 > 0 か λ3 > 0 の voxel を 0 にする(暗い管なら符号を逆に)。c の既定は Frangi の勧めどおり S の最大値の半分。
vol_frangi は体積から Hessian を自分で作る(尺度ごとに)のに対し、こちらは hessian 型を受ける —— Hessian の出どころ(hessian3d / 外部の微分)を選べ、同じ Hessian から hessian_determinant など複数の量を引き出せる。1 尺度だけ(多尺度の最大は呼ぶ側で取る)。
Args:
hessian: hessian3d の 6 成分 (zz, yy, xx, zy, zx, yx)。
alpha, beta: Frangi の感度(既定 0.5 / 0.5)。> 0。
c: 構造の強さの感度。None で max(S)/2。> 0。全面 0 の Hessian では 0 を返す。
black_ridges: True で暗い管(背景より暗い)を拾う。
Returns:
(D, H, W) float64、[0, 1]。
Raises:
ValueError: 6 成分でない / 非有限 / alpha・beta・c が正でない。
• 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.
• hessian_numpy_chain — py -3.11 examples/hessian_numpy_chain.py
• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py
voxel 를 입력으로 받는 것)correlation_score · voxel_to_hessian
derivative)gradient_magnitude · gradient_coherence · voxel_to_hessian · hessian_determinant
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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