suspect op• 데이터 종류: labels2d × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_membrane_chord_score(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, band: 'int' = 4, min_area: 'int' = 1500, min_segment: 'int' = 20, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True, max_points: 'int' = 400, min_hole: 'int' = 4) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_membrane_chord_score(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, band: 'int' = 4, min_area: 'int' = 1500, min_segment: 'int' = 20, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True, max_points: 'int' = 400, min_hole: 'int' = 4) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_membrane_chord_score"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
融合の疑い: ラベルの内部を横切る膜の「弦」の長さ / ラベルの径。ラベル(連結成分)ごとに 1 行。
手順: 成分の内側(境界から `band px より内)で膜応答 > tau` の画素を 8 連結の成分にし、
`min_segment px 以上の膜成分ごとに、3 px 太らせて境界帯(band < 距離 ≤ band` + 3)に
触れる画素の最遠 2 点間距離を弦長とする。score = max 弦長 / sqrt(面積)。境界の 2 か所を結ぶ膜
(= 貼り付いた 2 細胞の境目)は score ≈ 1、境界に触れない断片は 0 か小さい。穴を持つ膜成分
(`min_hole` px 以上の穴 = 閉じた輪 = ミトコンドリア・小胞)は弦の候補から外す ―― 境界の 2 点に
接する輪は弦と同じ「遠い 2 点」を持つので、穴の有無で先に分ける。輪が切れて弧になった膜は
外せない(実データで AUC が 1 にならない主因)。
CREMI sample A(512² 断面 12 枚、試作)で人工融合の成分 vs 他: AUC 0.83(tau 0.2)。
列: `label / component / area / score / chord_px / n_segments / cy / cx`
(score 降順)。`min_area` 未満の成分は数えない(小さな断片の弦は径と同程度で常に高く出る)。
>>> table = seg_membrane_chord_score(labels, seg_membrane_response(raw))
>>> table["label"][:5], table["score"][:5] # 疑いの強い順
• 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.
• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py
table 를 입력으로 받는 것)—
suspect)*Provenance: emproof.py — EMPROOF 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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