feature op• 데이터 종류: voxel → hessian
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian3d(vol, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.hessian3d(vol, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("hessian3d"))
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D Hessian 의 6 독립 성분 (fzz,fyy,fxx,fzy,fzx,fyx). 분리형 conv3d(2 계/1 계×평활).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
カーネル: 2 階 [1,−2,1] (利得 1)、1 階 [−0.5,0,0.5] (利得 1)、残りの軸は [1,2,1]/4 の平滑
(利得 1)。対角成分は「その軸の 2 階 × 他 2 軸の平滑」、交差成分は「2 軸の 1 階 × 残り軸の
平滑」。単位は 1/voxel² の真の値(`sobel3d` の 32 倍利得とは違う)。端は replicate。
返り値は list の torch tensor 6 本、各 `(D,H,W) float32、device` 上、順は
(zz, yy, xx, zy, zx, yx)(軸 0=z, 1=y, 2=x)。numpy が要れば `.cpu().numpy()`。入力は
numpy 相当(float32 に変換)。
用途: `curvature_maps の主曲率(sobel3d` と組で使う)、blob/管状構造の検出。
• 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.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
hessian 를 입력으로 받는 것)feature)sobel3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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