hessian_vesselness — REPRCONV `derivative` op

• Datenarten: hessian → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian_vesselness(hessian, alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.hessian_vesselness(hessian, alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False); aus dem Register: opsreprconv.get("hessian_vesselness"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

3-D-Hesse-Matrix → Frangi-Gefäßhaftigkeit (vesselness) voxel, Wertebereich [0, 1].

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

固有値を |λ1| ≤ |λ2| ≤ |λ3| に並べ、Ra = |λ2|/|λ3|(板と管を分ける)、Rb = |λ1|/sqrt(|λ2 λ3|)(塊を除く)、S = sqrt(λ1²+λ2²+λ3²)(背景の雑音を除く)から

V = (1 − exp(−Ra²/2α²)) · exp(−Rb²/2β²) · (1 − exp(−S²/2c²))

を返す(Frangi et al. 1998, MICCAI)。明るい管(black_ridges=False)では λ2 > 0 か λ3 > 0 の voxel を 0 にする(暗い管なら符号を逆に)。c の既定は Frangi の勧めどおり S の最大値の半分。

vol_frangi は体積から Hessian を自分で作る(尺度ごとに)のに対し、こちらは hessian 型を受ける —— Hessian の出どころ(hessian3d / 外部の微分)を選べ、同じ Hessian から hessian_determinant など複数の量を引き出せる。1 尺度だけ(多尺度の最大は呼ぶ側で取る)。

Args:

hessian: hessian3d の 6 成分 (zz, yy, xx, zy, zx, yx)。

alpha, beta: Frangi の感度(既定 0.5 / 0.5)。> 0。

c: 構造の強さの感度。None で max(S)/2。> 0。全面 0 の Hessian では 0 を返す。

black_ridges: True で暗い管(背景より暗い)を拾う。

Returns:

(D, H, W) float64、[0, 1]。

Raises:

ValueError: 6 成分でない / 非有限 / alpha・beta・c が正でない。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `voxel` als Eingabe)

correlation_score

Gleiche Kategorie (`derivative`)

gradient_magnitude · gradient_coherence · hessian_determinant

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

hessian_vesselness — REPRCONV derivative op