vol_sato — 3D `feature` op

• Datenarten: voxel → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False) (die Implementierung direkt: import volops; volops.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False); aus dem Register: ops3d.get("vol_sato"))

Verwendung

3-D-Sato-Tubeness — der einfachere Linienfilter mit zwei Eigenwerten.

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

Per scale, from eigenvalues in algebraic order `e1 >= e2 >= e3` a bright

curvilinear (tube) structure has `e2, e3 < 0` and the tubeness is

`sqrt(e2 * e3) there (0 elsewhere); black_ridges=True` uses the two most

*positive* eigenvalues for dark tubes. The maximum over scales is normalised

to `[0, 1]`.

Cheaper and less selective than :func:vol_frangi (it does not explicitly

suppress plate- or blob-like structure), but a robust, well-cited tube

detector. Reference: Sato et al., Medical Image Analysis 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

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_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence

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

vol_sato — 3D feature op