ellipsoid_phantom — TOMOGRAPHY ct_scan op

• データ種: なし → voxel(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ellipsoid_phantom(shape=(128, 128, 128), ellipsoids=None, supersample=2) (実装を直接呼ぶなら import ctscan; ctscan.ellipsoid_phantom(shape=(128, 128, 128), ellipsoids=None, supersample=2)、台帳から引くなら opstomography.get("ellipsoid_phantom"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

Rasterise a sum of uniform ellipsoids onto a (Z, Y, X) grid.

The normalised cube [-1, 1]^3 maps onto the grid with half-width X/2 voxels on every axis, so voxels stay cubic. Each voxel is the mean of supersample^3 sub-samples, so an edge voxel carries its true volume fraction.

:param shape: (Z, Y, X), or one int for a cube. :param ellipsoids: (N, 8) rows; None gives SHEPP_LOGAN_3D. :param supersample: anti-alias factor per axis, 1 .. 4. :returns: float64 volume. :raises ValueError: on a degenerate ellipsoid or an oversized grid.

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

radon_volume · ct_forward_project

同カテゴリ(ct_scan)

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

*Provenance: ctscan.py — TOMOGRAPHY operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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