vol_hessian_blobness — 3D feature op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_hessian_blobness(vol, scale, black_ridges=False)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_hessian_blobness(vol, scale, black_ridges=False), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_hessian_blobness"))

사용법

어느 *scale* 에서의 Hessian 고유값으로부터의 덩어리(구형) 응답.

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

A bright blob has all three eigenvalues negative and comparable in magnitude;

the response is the geometric mean of their magnitudes,

`(|l1| |l2| |l3|)**(1/3)`, gated to voxels where the three share the sign of

a blob of the requested polarity (all negative for bright, all positive for

dark). Normalised to `[0, 1]`. Complements the line filters — a Frangi-style

`Rb` term rejects blobs, this one keeps them. Reference: the second-order

(Hessian) blob measure, cf. Frangi et al. 1998 / Lindeberg scale-space blobs.

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)

• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.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(feature)

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

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

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