feature op• Datenarten: voxel → hessian
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian3d(vol, device='cpu') (die Implementierung direkt: import match3d; match3d.hessian3d(vol, device='cpu'); aus dem Register: ops3d.get("hessian3d"))
• GPU: Dieser Operator hat einen GPU-Pfad (device="cuda")
Die sechs unabhängigen Komponenten der 3-D-Hesse-Matrix (fzz, fyy, fxx, fzy, fzx, fyx). Separierbares conv3d (zweite/erste Ordnung × Glättung).
Kernel: 2. Ordnung [1,−2,1] (Verstärkung 1), 1. Ordnung [−0.5,0,0.5] (Verstärkung 1), auf den übrigen Achsen Glättung [1,2,1]/4 (Verstärkung 1). Diagonalkomponenten sind "2. Ordnung auf dieser Achse × Glättung auf den anderen 2 Achsen", Kreuzkomponenten "1. Ordnung auf 2 Achsen × Glättung auf der übrigen Achse". Die Einheit ist der wahre Wert in 1/voxel² (anders als die 32-fache Verstärkung von sobel3d). Ränder replicate. Rückgabe ist eine list aus 6 torch tensors, jeweils (D,H,W) float32, auf device, in der Reihenfolge (zz, yy, xx, zy, zx, yx) (Achse 0=z, 1=y, 2=x). Für numpy .cpu().numpy() verwenden. Die Eingabe ist numpy-artig (wird in float32 umgewandelt).
Einsatz: Hauptkrümmungen in curvature_maps (zusammen mit sobel3d), Erkennung von Blob-/röhrenförmigen Strukturen.
• 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.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
hessian als Eingabe)feature)sobel3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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