seg_membrane_response — EMPROOF response op

• 데이터 종류: image2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_membrane_response(image, sigma: 'float' = 1.5, normalize: 'bool' = True) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_membrane_response(image, sigma: 'float' = 1.5, normalize: 'bool' = True) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_membrane_response"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

EM 断面の暗い線(細胞膜)の応答 [0, ∞)。ガウス平滑した Hessian の固有値 λ1 ≥ λ2 から

`max(λ1 − |λ2|, 0)` (Steger の線検出の閉形式、σ² で尺度正規化)。

暗い線の上では横断方向の 2 階微分が大きく正(λ1)、線に沿う方向は 0(λ2)なので λ1 − |λ2| が立つ。

暗い塊(ミトコンドリア内部・シナプス小胞)は λ1 ≈ λ2 > 0 で打ち消し合って 0 に近い ―― 膜だけを

拾う。`normalize=True で断面の 99.5 percentile を 1 にする(seg_*` の閾値はその尺度で書く)。

scikit-image があるならレジストリの `sk_frangi(fs.apply(img, "sk_frangi", a=0.5, b=0.5)`)も

同じ席に使える(試作はそちらで AUC を測った)。

Parameters

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image : (H, W) float

生 EM(明るい = 細胞質、暗い = 膜)。範囲は問わない(勾配の比だけを見る)。

sigma : float

平滑の σ [px]。膜の太さの半分程度(CREMI 4 nm/px なら 1.5〜2.5)。

자세한 사용 가이드

• emproof 패밀리 가이드

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)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

seg_membrane_chord_score · seg_boundary_membrane_gap

같은 카테고리(response)

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

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