vol_sato — 3D feature op

• データ種: voxel → voxel

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False) (実装を直接呼ぶなら import volops; volops.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_sato"))

使い方

3-D Sato の管状度 —— 固有値 2 つで済む簡素な線状フィルタ。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

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.

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py

型が繋がる次の op(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

同カテゴリ(feature)

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

*Provenance: volops.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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