seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF `suspect` op

• Datenarten: labels2d × image2d → table

• Aufruf: 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' (die Implementierung direkt: 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'; aus dem Register: opsemproof.get("seg_boundary_membrane_gap"))

Verwendung

Verdacht auf Trennung: Anteil der Grenzpixel zwischen zwei benachbarten Labels, deren Membranantwort unter tau liegt. Eine Zeile pro benachbartem Paar.

Zwischen Zellen liegt immer eine Membran (eine dunkle Linie). Eine Grenze, an der das Label ohne Membran wechselt, ist die Spur einer Trennung, die 1 Zelle in 2 geschnitten hat (die gerade Linie von seg_inject_split ist genau das). Gezählt werden Pixel, an denen sich in der 4er-Nachbarschaft verschiedene Labels berühren; die Membranantwort einer Grenze nimmt die stärkere der 2 Seiten. Prototyp auf CREMI sample A, künstliche Trennungen vs. Rest: AUC 0.99 (tau 0.2, Grenzlänge ≥ 60).

Spalten: label_a / label_b (a < b) / length / gap_fraction / membrane_mean (absteigend nach gap_fraction). Kurze Grenzen unter min_len px werden nicht gezählt (ein Kontakt von wenigen Pixeln sagt nichts darüber, ob eine Membran da ist).

>>> table = seg_boundary_membrane_gap(labels, seg_membrane_response(raw))

>>> table["label_a"][0], table["label_b"][0], table["gap_fraction"][0] # das verdächtigste Paar

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie emproof

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

Gleiche Kategorie (`suspect`)

seg_membrane_chord_score

*Provenance: emproof.py — EMPROOF Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF suspect op