medial op• データ種: voxel → voxel
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_junctions3d(vol) (実装を直接呼ぶなら import medial; medial.skeleton_junctions3d(vol)、台帳から引くなら ops3d.get("skeleton_junctions3d"))
3D 骨格の分岐点(joint、26 近傍に骨格 voxel が 3 個以上)を voxel マスクで返す。
骨格でない入力(interior を持つ塊)は skeletonize_vol で細線化してから測る。
2D の junctions_skeleton の 3D 版。血管・多孔質・ネットワーク状構造の
グラフ化(node 抽出)に使う。分岐次数の集計だけ欲しい場合は
topology_signature が dict で返す。
注意(honest): 26 近傍次数は分岐近傍の対角隣接で過大に出うる(離散骨格の
既知の性質)。分岐 *個数* を数えるときはこのマスクを連結成分でまとめること。
手順: `_ensure_skeleton` — 入力を bool 化し、6 近傍(面隣接)がすべて前景の
interior voxel が 1 つでもあれば「骨格ではない」とみなして `skeletonize_vol`
(skimage Lee 法)を先に掛ける。その後、3x3x3 の全 1 カーネル(中心 0)の畳み込み
(`mode="constant"`、外側は 0)で各 voxel の 26 近傍にある骨格 voxel 数(次数)を
数え、`skel & (次数 >= 3)` を返す。
返り値: 入力と同形の bool 配列。前景が無ければ全 False。骨格 voxel 以外は
必ず False。座標は `np.argwhere で (z, y, x)` 順に取れる。
検証(`ValueError`): 3-D でない・空配列・float で NaN/Inf を含む入力。
scikit-image が無い環境で細線化が必要になると `ImportError`。
注意: 既に骨格の入力でも interior 判定は毎回走る(細い骨格なら細線化は
skip される)。個数を数えるなら `vol_label(mask, 26)` の成分数を使う。
枝に分けるのは `skeleton_branches3d、端点は skeleton_endpoints3d`。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py
voxel を入力に取れる)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
medial)distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d
*Provenance: medial.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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