vol_frangi — 3D `feature` op

• Datenarten: voxel → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_frangi(vol, scales=(1, 2, 3), alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False) (die Implementierung direkt: import volops; volops.vol_frangi(vol, scales=(1, 2, 3), alpha=0.5, beta=0.5, c=None, black_ridges=False); aus dem Register: ops3d.get("vol_frangi"))

Verwendung

3-D-Frangi-Vesselness — multiskalige Verstärkung röhrenförmiger Strukturen.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

For every `sigma` in *scales* the gamma-normalised Hessian is formed, its

three eigenvalues `|l1| <= |l2| <= |l3|` are taken, and the Frangi response

V = (1 - exp(-Ra2 / 2 alpha2)) * exp(-Rb2 / 2 beta2)

• (1 - exp(-S2 / 2 c2))

is evaluated, where `Ra = |l2|/|l3| (plate vs. line), Rb = |l1|/sqrt|l2 l3|`

(blob deviation) and `S = sqrt(l1**2 + l2**2 + l3**2)` (structure strength).

The response is set to 0 where the contrast polarity is wrong (bright tube:

`l2 > 0 or l3 > 0; black_ridges=True` flips this). The maximum over

scales is taken and the volume is normalised to `[0, 1]`.

Parameters

----------

scales : sequence of float — Gaussian sigmas, in voxels, to bracket the

vessel *radii* of interest (see the module "scale-dependent" limitation).

alpha, beta : sensitivities of the plate- and blob-suppression terms (Frangi's

defaults 0.5).

c : half the maximum Hessian norm `S at each scale when None` (Frangi's

adaptive suggestion); otherwise a fixed structure-strength scale.

black_ridges : `False` (default) enhances *bright* tubes on a dark

background; `True` enhances *dark* tubes on a bright background.

Returns a `(D, H, W) float64 volume in [0, 1]`. Reference: Frangi et al.,

MICCAI 1998.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py

• volume_downsampling — py -3.11 examples_3d/volume_downsampling.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `voxel` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`feature`)

sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number

*Provenance: volops.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

vol_frangi — 3D feature op