volume_downsample — 3D `preprocess` op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.volume_downsample(vol, factor, mode='mean')(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.volume_downsample(vol, factor, mode='mean'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("volume_downsample"))

사용법

(D, H, W) 볼륨을 축별 정수 *factor* 로 블록 풀링(데이터 간引き).

대형 CT / 라미노그래피 / 시뮬레이션 볼륨은더 무거운 3-D 연산자에 앞서 솎아내야 한다(Frangi/Sato는 ~256**3 복셀이 상한, MAX_EIGEN_VOXELS 참조). 이것은 점군의 voxel_grid_downsample과 메시의 decimate_qem에 대응하는 볼륨판이다 — Fullseye *솎아내기*(decimation) 계열의 세 번째 다리로, 3-D 데이터 sort마다 하나씩이다.

Parameters

vol : array_like, shape (D, H, W)

입력 볼륨(float64로 강제 변환; NaN/Inf는 거부).

factor : int or (fz, fy, fx)

축마다의 블록 크기, 각각 >= 1. 출력 형상은

(D//fz, H//fy, W//fx); 완전한 factor를 채우지 못하는

끝부분의 불완전 블록은 버린다(결정적, 가장자리 편향 없음).

mode : {'mean', 'max', 'stride'}

• 'mean' — 평균 풀링. 서브샘플링 전에 대역을 제한한다( 안티에일리어싱 선택); 그레이 CT / MRI에 알맞은 기본값.

• 'max' — 최대 풀링. 평균하면 씻겨 나갈 가늘고 밝은 구조(뼈, 혈관, 결함 복셀)를 보존한다.

• 'stride' — 단순 서브샘플 vol[::fz, ::fy, ::fx](가장 빠르지만, 에일리어싱이 생긴다 — 사전 필터 없음).

Returns

ndarray, shape (D//fz, H//fy, W//fx), float64

다운샘플된 볼륨. 간격도 같은 factor로 스케일된다: 입력

간격 (sz, sy, sx) mm는 (sz*fz, sy*fy, sx*fx) mm가 된다.

Raises

ValueError

3-D가 아닌 입력, factor 성분이 < 1이거나 그 축보다 큰 경우, 또는

알 수 없는 *mode* (fail-closed).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• depth_sensors — 깊이 센서 지식 — 측거 원리·실기 수치·결측이 나타나는 방식

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• volume_downsampling — py -3.11 examples_3d/volume_downsampling.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`voxel` 를 입력으로 받는 것)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

같은 카테고리(`preprocess`)

statistical_outlier_removal · radius_outlier_removal · voxel_grid_downsample · mls_smooth

*Provenance: volops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

volume_downsample — 3D preprocess op

사용법