response op• 데이터 종류: image2d → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_membrane_response(image, sigma: 'float' = 1.5, normalize: 'bool' = True) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_membrane_response(image, sigma: 'float' = 1.5, normalize: 'bool' = True) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_membrane_response"))
EM 단면의 어두운 선(세포막)에 대한 응답 [0, ∞). 가우스 평활한 Hessian의 고유값 λ1 ≥ λ2로부터 max(λ1 − |λ2|, 0) (Steger 선 검출의 닫힌 식, σ²로 스케일 정규화).
어두운 선 위에서는 횡단 방향의 2 계 미분이 크게 양(λ1), 선을 따르는 방향은 0(λ2)이므로 λ1 − |λ2| 가 선다. 어두운 덩어리(미토콘드리아 내부·시냅스 소포)는 λ1 ≈ λ2 > 0 으로 서로 상쇄하여 0 에 가깝다 ―― 막만을줍는다. normalize=True 로 단면의 99.5 percentile 을 1 로 한다(seg_* 의 임계값은 그 척도로 쓴다). scikit-image 가 있다면 레지스트리의 sk_frangi(fs.apply(img, "sk_frangi", a=0.5, b=0.5))도같은 자리에 쓸 수 있다(시작품은 그쪽으로 AUC 를 측정했다).
image : (H, W) float
원시 EM(밝음 = 세포질, 어두움 = 막). 범위는 묻지 않는다(기울기의 비만 본다).
sigma : float
평활의 σ [px]. 막 두께의 절반 정도(CREMI 4 nm/px 라면 1.5~2.5).
• 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.
• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py
• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py
image2d 를 입력으로 받는 것)seg_membrane_chord_score · seg_boundary_membrane_gap
response)—
*Provenance: emproof.py — EMPROOF 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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