ellipsoid_phantom — TOMOGRAPHY ct_scan op

• 데이터 종류: 없음 → voxel(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ellipsoid_phantom(shape=(128, 128, 128), ellipsoids=None, supersample=2)(구현을 직접 호출하려면 import ctscan; ctscan.ellipsoid_phantom(shape=(128, 128, 128), ellipsoids=None, supersample=2), 원장에서 가져오려면 opstomography.get("ellipsoid_phantom"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

균일한 타원체들의 합을 (Z, Y, X) 격자에 래스터화한다.

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

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.

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

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_projections · ct_forward_project · 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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