seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF `suspect` op

• 데이터 종류: labels2d × image2d → table

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_boundary_membrane_gap"))

사용법

분단 의심: 인접한 2개 라벨의 경계 화소 중 막 응답이 tau 미만인 비율. 인접 쌍마다 1행.

세포의 경계에는 반드시 막(어두운 선)이 있다. 막이 없는데 라벨이 바뀌는 경계는, 1 세포를 2 개로 자른분단의 흔적(seg_inject_split 의 직선이 바로 이것). 4 근방에서 다른 라벨이 접하는 화소를 세고, 경계의 막 응답은양쪽 중 강한 쪽을 취한다. CREMI sample A 의 시작품에서 인공 분단 vs 그 외: AUC 0.99(tau 0.2, 경계 길이 ≥ 60).

열: label_a / label_b(a < b)/ length / gap_fraction / membrane_mean(gap_fraction 내림차순). min_len px 미만의 짧은 경계는 세지 않는다(몇 화소의 접촉으로는 막의 유무를 말할 수 없다).

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

>>> table["label_a"][0], table["label_b"][0], table["gap_fraction"][0] # 가장 의심스러운 쌍

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(`table` 를 입력으로 받는 것)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

같은 카테고리(`suspect`)

seg_membrane_chord_score

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

seg_boundary_membrane_gap — EMPROOF suspect op

사용법