medial op• 데이터 종류: voxel → voxel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_junctions3d(vol)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_junctions3d(vol), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_junctions3d"))
3D 골격의 분기점(joint, 26 이웃에 골격 voxel 이 3 개 이상)을 voxel 마스크로 돌려줍니다.
골격이 아닌 입력(interior를 가진 덩어리)은 skeletonize_vol로 세선화한 뒤 측정한다. 2D junctions_skeleton의 3D 판. 혈관, 다공질, 네트워크 모양 구조의그래프화(node 추출)에 쓴다. 분기 차수의 집계만 필요하면 topology_signature가 dict로 반환한다.
주의(honest): 26 근방 차수는 분기 근방의 대각 인접으로 과대하게 나올 수 있다(이산 골격의알려진 성질). 분기 *개수*를 셀 때는 이 마스크를 연결 성분으로 묶을 것.
절차: _ensure_skeleton — 입력을 bool로 만들고, 6 근방(면 인접)이 모두 전경인 interior voxel이 1개라도 있으면 "골격이 아니다"로 보고 skeletonize_vol (skimage Lee 법)을 먼저 적용한다. 그 후 3x3x3의 전부 1인 커널(중심 0)의 합성곱(mode="constant", 바깥은 0)으로 각 voxel의 26 근방에 있는 골격 voxel 수(차수)를세어, skel & (차수 >= 3)을 반환한다.
반환값: 입력과 같은 형상의 bool 배열. 전경이 없으면 모두 False. 골격 voxel 이외는반드시 False. 좌표는 np.argwhere로 (z, y, x) 순서로 얻을 수 있다.
검증(ValueError): 3-D가 아님, 빈 배열, NaN/Inf를 포함한 float 입력. scikit-image가 없는 환경에서 세선화가 필요해지면 ImportError.
주의: 이미 골격인 입력이라도 interior 판정은 매번 실행된다(가는 골격이면 세선화는 skip된다). 개수를 세려면 vol_label(mask, 26)의 성분 수를 사용한다. 가지로 나누는 것은 skeleton_branches3d, 끝점은 skeleton_endpoints3d.
• 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.
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
voxel 를 입력으로 받는 것)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d
*Provenance: medial.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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