ct_adjoint_project — TOMOGRAPHY ct_scan op

• 데이터 종류: projstack × ctgeometry → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ct_adjoint_project(projections, geometry, device='auto')(구현을 직접 호출하려면 import ctscan; ctscan.ct_adjoint_project(projections, geometry, device='auto'), 원장에서 가져오려면 opstomography.get("ct_adjoint_project"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

ct_forward_project의 정확한 전치 A^T.

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

<A x, y> = <x, A^T y> holds to rounding, on every scan. This is what an iterative solver needs; it is not the reconstruction fdk_reconstruct does.

:param projections: (view, V, U) array. :param geometry: dict from ct_scan_geometry. :param device: "auto", "cpu" or "cuda". :returns: (Z, Y, X) float volume. :raises ValueError: on a shape that disagrees with the geometry. Empty input

(projections with 0 elements) raises ValueError.

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)

• ct_scan_modes — py -3.11 examples/ct_scan_modes.py

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

radon_volume · ct_forward_project

같은 카테고리(ct_scan)

ct_scan_geometry · shepp_logan_3d · ellipsoid_phantom · ellipsoid_projections · ct_forward_project · fdk_reconstruct · sirt_reconstruct · os_sart_reconstruct

*Provenance: ctscan.py — TOMOGRAPHY 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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