ct_forward_project — TOMOGRAPHY ct_scan op

• 데이터 종류: voxel × ctgeometry → projstack

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

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

*geometry*의 모든 광선을 따라 볼륨을 투영한다: 이산 연산자 A.

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

Rays are sampled at one voxel step, trilinearly, a sample outside the volume counting zero. For a parallel slice this is the definition of tomography.radon_transform.

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

(volume 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

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(projstack 를 입력으로 받는 것)

ct_adjoint_project · fdk_reconstruct · sirt_reconstruct · os_sart_reconstruct · tv_reconstruct · ct_dual_energy_reconstruct

같은 카테고리(ct_scan)

ct_scan_geometry · shepp_logan_3d · ellipsoid_phantom · ellipsoid_projections · ct_adjoint_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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