seg_membrane_chord_score — EMPROOF `suspect` op

• 資料種類:labels2d × image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_membrane_chord_score(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, band: 'int' = 4, min_area: 'int' = 1500, min_segment: 'int' = 20, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True, max_points: 'int' = 400, min_hole: 'int' = 4) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import emproof; emproof.seg_membrane_chord_score(labels, membrane, tau: 'float' = 0.2, band: 'int' = 4, min_area: 'int' = 1500, min_segment: 'int' = 20, normalize: 'bool' = True, ignore_zero: 'bool' = True, max_points: 'int' = 400, min_hole: 'int' = 4) -> 'dict';從台帳取用則 opsemproof.get("seg_membrane_chord_score"))

用法

疑似融合：橫越標籤內部的膜之「弦」長 / 標籤的直徑。每個標籤(連通元件)一列。

步驟:在元件內側(距邊界超過 band px)把膜響應 > tau 的像素組成 8 連通元件, 對每個不小於 min_segment px 的膜元件,加粗 3 px 後,取接觸邊界帶(band < 距離 ≤ band + 3) 的像素中最遠 2 點間距離作為弦長。score = max 弦長 / sqrt(面積)。連接邊界上 2 處的膜(= 黏在一起的 2 個細胞的分界)score ≈ 1,不接觸邊界的碎片為 0 或很小。帶孔的膜元件 (不小於 min_hole px 的孔 = 封閉環 = 粒線體、小泡)從弦的候選中排除 —— 與邊界 2 點相接的環和弦一樣具有「相距很遠的 2 點」,所以先依有無孔區分。環斷開成弧的膜無法排除(實際資料上 AUC 達不到 1 的主要原因)。

在 CREMI sample A(512² 截面 12 張,原型)上,人工融合的元件 vs 其他:AUC 0.83(tau 0.2)。

欄位:label / component / area / score / chord_px / n_segments / cy / cx (依 score 降序)。小於 min_area 的元件不計(小碎片的弦與其直徑相當,總是偏高)。

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

>>> table["label"][:5], table["score"][:5] # 依可疑程度由高到低

詳細使用指南

• emproof 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同類別(`suspect`)

seg_boundary_membrane_gap

*Provenance: emproof.py — EMPROOF 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

seg_membrane_chord_score — EMPROOF suspect op

用法