feature op• 数据种类:voxel → hessian
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian3d(vol, device='cpu')(要直接调用实现,import match3d; match3d.hessian3d(vol, device='cpu');从台账取用则 ops3d.get("hessian3d"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
3D Hessian 的 6 个独立分量 (fzz,fyy,fxx,fzy,fzx,fyx)。可分离 conv3d(二阶/一阶×平滑)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
hessian 作为输入)feature)sobel3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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