seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF `suspect` op

• データ種: labels2d × image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_boundary_membrane_gap(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, min_len: 'int' = 60, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import emproof; emproof.seg_boundary_membrane_gap(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, min_len: 'int' = 60, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict'、台帳から引くなら opsemproof.get("seg_boundary_membrane_gap"))

使い方

分断の疑い: 隣接する 2 ラベルの境界画素のうち、膜応答が `tau` 未満の割合。隣接対ごとに 1 行。

細胞の境目には必ず膜(暗い線)がある。膜が無いのにラベルが変わる境界は、1 細胞を 2 つに切った

分断の跡(`seg_inject_split` の直線はまさにこれ)。4 近傍で異ラベルが接する画素を数え、境界の膜応答は

両側の強い方をとる。CREMI sample A の試作で人工分断 vs 他: AUC 0.99(tau 0.2、境界長 ≥ 60)。

列: `label_a / label_b(a < b)/ length / gap_fraction / membrane_mean`(gap_fraction 降順)。

`min_len` px 未満の短い境界は数えない(数画素の接触は膜の有無を言えない)。

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

>>> table["label_a"][0], table["label_b"][0], table["gap_fraction"][0] # いちばん怪しい対

詳しい使い方ガイド

• emproof ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`suspect`)

seg_membrane_chord_score

*Provenance: emproof.py — EMPROOF operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF suspect op

使い方