ct_scan op• Datenarten: projstack × ctgeometry → voxel
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ct_adjoint_project(projections, geometry, device='auto') (die Implementierung direkt: import ctscan; ctscan.ct_adjoint_project(projections, geometry, device='auto'); aus dem Register: opstomography.get("ct_adjoint_project"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Die exakte Transponierte A^T von ct_forward_project.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
<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.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• ct_scan_modes — py -3.11 examples/ct_scan_modes.py
• poc_ct_casting_sparse_views — py -3.11 examples/poc_ct_casting_sparse_views.py
• poc_real_walnut_cbct — py -3.11 examples/poc_real_walnut_cbct.py
voxel als Eingabe)radon_volume · ct_forward_project
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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