seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF `suspect` op

• 資料種類:labels2d × image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_boundary_membrane_gap(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, min_len: 'int' = 60, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import emproof; emproof.seg_boundary_membrane_gap(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, min_len: 'int' = 60, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict';從台帳取用則 opsemproof.get("seg_boundary_membrane_gap"))

用法

疑似分割：相鄰兩個標籤的邊界像素中，膜響應低於 tau 的比例。每個相鄰對一列。

細胞的分界處必定有膜(暗線)。沒有膜而標籤卻改變的邊界,是把 1 個細胞切成 2 個的分割痕跡(seg_inject_split 的直線正是如此)。統計 4 鄰域中不同標籤相接的像素,邊界的膜響應取兩側中較強的一方。在 CREMI sample A 的原型上,人工分割 vs 其他:AUC 0.99(tau 0.2,邊界長 ≥ 60)。

欄位:label_a / label_b(a < b)/ length / gap_fraction / membrane_mean(依 gap_fraction 降序)。短於 min_len px 的邊界不計(幾個像素的接觸無法判斷有無膜)。

>>> table = seg_boundary_membrane_gap(labels, seg_membrane_response(raw))

>>> table["label_a"][0], table["label_b"][0], table["gap_fraction"][0] # 最可疑的一對

詳細使用指南

• emproof 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同類別(`suspect`)

seg_membrane_chord_score

*Provenance: emproof.py — EMPROOF 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF suspect op

用法