skeleton_junctions3d — 3D medial op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_junctions3d(vol)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_junctions3d(vol), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_junctions3d"))

사용법

3D 골격의 분기점(joint, 26 이웃에 골격 voxel 이 3 개 이상)을 voxel 마스크로 돌려줍니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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`。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

같은 카테고리(medial)

distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d

*Provenance: medial.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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