suspect op• 資料種類:labels2d × image2d → table
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsemproof.get("seg_boundary_membrane_gap"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
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
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py
table 作為輸入)—
suspect)*Provenance: emproof.py — EMPROOF 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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