seg_membrane_chord_score — EMPROOF `suspect` op

• 数据种类:labels2d × image2d → table

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsemproof.get("seg_membrane_chord_score"))

用法

疑似融合：横穿标签内部的膜的“弦”长 / 标签的直径。每个标签(连通分量)一行。

步骤:在分量内侧(距边界超过 band px)把膜响应 > tau 的像素组成 8 连通分量, 对每个不小于 min_segment px 的膜分量,加粗 3 px 后,取接触边界带(band < 距离 ≤ band + 3) 的像素中最远 2 点间距离作为弦长。score = max 弦长 / sqrt(面积)。连接边界上 2 处的膜(= 粘在一起的 2 个细胞的分界)score ≈ 1,不接触边界的碎片为 0 或很小。带孔的膜分量 (不小于 min_hole px 的孔 = 闭合环 = 线粒体、小泡)从弦的候选中排除 —— 与边界 2 点相接的环和弦一样具有“相距很远的 2 点”,所以先按有无孔区分。环断开成弧的膜无法排除(实际数据上 AUC 达不到 1 的主要原因)。

在 CREMI sample A(512² 截面 12 张,原型)上,人工融合的分量 vs 其他:AUC 0.83(tau 0.2)。

列:label / component / area / score / chord_px / n_segments / cy / cx (按 score 降序)。小于 min_area 的分量不计(小碎片的弦与其直径相当,总是偏高)。

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

>>> table["label"][:5], table["score"][:5] # 按可疑程度从高到低

详细使用指南

• emproof 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同类别(`suspect`)

seg_boundary_membrane_gap

*Provenance: emproof.py — EMPROOF 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

seg_membrane_chord_score — EMPROOF suspect op

用法