suspect op• 데이터 종류: labels2d × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_membrane_chord_score(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, band: 'int' = 4, min_area: 'int' = 1500, min_segment: 'int' = 20, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True, max_points: 'int' = 400, min_hole: 'int' = 4) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_membrane_chord_score(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, band: 'int' = 4, min_area: 'int' = 1500, min_segment: 'int' = 20, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True, max_points: 'int' = 400, min_hole: 'int' = 4) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_membrane_chord_score"))
융합 의심: 라벨 내부를 가로지르는 막의 '현' 길이 / 라벨의 지름. 라벨(연결 성분)마다 1행.
절차: 성분의 안쪽(경계에서 band px 보다 안)에서 막 응답 > tau 인 화소를 8 연결의 성분으로 만들고, min_segment px 이상의 막 성분마다, 3 px 두껍게 하여 경계대(band < 거리 ≤ band + 3)에닿는 화소의 가장 먼 2 점 간 거리를 현의 길이로 한다. score = max 현 길이 / sqrt(면적). 경계의 2 곳을 잇는 막(= 들러붙은 2 세포의 경계)은 score ≈ 1, 경계에 닿지 않는 단편은 0 이거나 작다. 구멍을 가진 막 성분 (min_hole px 이상의 구멍 = 닫힌 고리 = 미토콘드리아·소포)은 현의 후보에서 뺀다 ―― 경계의 2 점에접하는 고리는 현과 같은 "먼 2 점"을 가지므로, 구멍의 유무로 먼저 나눈다. 고리가 끊겨 호가 된 막은뺄 수 없다(실데이터에서 AUC 가 1 이 되지 않는 주원인).
CREMI sample A(512² 단면 12 장, 시작품)에서 인공 융합 성분 vs 그 외: AUC 0.83(tau 0.2).
열: label / component / area / score / chord_px / n_segments / cy / cx (score 내림차순). min_area 미만의 성분은 세지 않는다(작은 단편의 현은 지름과 비슷하여 항상 높게 나온다).
>>> table = seg_membrane_chord_score(labels, seg_membrane_response(raw))
>>> table["label"][:5], table["score"][:5] # 의심이 강한 순
• 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.
• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py
table 를 입력으로 받는 것)seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure
suspect)*Provenance: emproof.py — EMPROOF 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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