hessian_vesselness — REPRCONV derivative op

• 데이터 종류: hessian → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian_vesselness(hessian, alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.hessian_vesselness(hessian, alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("hessian_vesselness"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

3-D Hessian → Frangi 관다움(vesselness) voxel, 값 범위 [0, 1].

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

correlation_score

같은 카테고리(derivative)

gradient_magnitude · gradient_coherence · hessian_determinant

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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