hessian_determinant — REPRCONV `derivative` op

• Data kinds: hessian → voxel

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian_determinant(hessian) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.hessian_determinant(hessian), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("hessian_determinant"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

3-D Hessian hessian → determinant det H का volume voxel (signed)। hessian प्रकार से निकास।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

det H = λ1 λ2 λ3(固有値の積)。球状の明るい塊の中心では 3 つとも負なので負、暗い塊では正、管や板(固有値の 1 つ以上が 0 に近い)では 0 に近い —— Determinant-of-Hessian の塊検出(Lindeberg 1998)の 3-D 版。単位は hessian3d と同じ 1/voxel² の 3 乗(正規化しない。値の比較は同じ尺度の中だけで)。

固有値を経由せず成分から直接 zz(yy·xx − yx²) − zy(zy·xx − yx·zx) + zx(zy·yx − yy·zx) で計算する(固有値分解の丸めを入れないため)。

Args:

hessian: hessian3d の 6 成分 (zz, yy, xx, zy, zx, yx)。torch でも numpy でもよい。

Returns:

(D, H, W) float64。

Raises:

ValueError: 6 成分でない / 形がそろわない / 非有限 / 空。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`voxel` को input के रूप में लेते हैं)

correlation_score

इसी category के (`derivative`)

gradient_magnitude · gradient_coherence · hessian_vesselness

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

hessian_determinant — REPRCONV derivative op