feature op• 데이터 종류: voxel → hessian
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian3d(vol, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.hessian3d(vol, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hessian3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D Hessian 의 6 독립 성분 (fzz,fyy,fxx,fzy,fzx,fyx). 분리형 conv3d(2 계/1 계×평활).
커널: 2계 [1,−2,1] (이득 1), 1계 [−0.5,0,0.5] (이득 1), 나머지 축은 [1,2,1]/4의 평활(이득 1). 대각 성분은 "그 축의 2계 × 다른 2축의 평활", 교차 성분은 "2축의 1계 × 나머지 축의평활". 단위는 1/voxel²의 참값(sobel3d의 32배 이득과는 다르다). 끝은 replicate. 반환값은 torch tensor 6개의 list, 각각 (D,H,W) float32, device 위, 순서는(zz, yy, xx, zy, zx, yx)(축 0=z, 1=y, 2=x). numpy가 필요하면 .cpu().numpy(). 입력은 numpy 상당(float32로 변환).
용도: curvature_maps의 주곡률(sobel3d와 짝으로 사용), blob/관상 구조의 검출.
• 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.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
hessian 를 입력으로 받는 것)feature)sobel3d · curvature_maps · edt_jfa · edt_jfa_vector · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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