vol_sato — 3D feature op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_sato(vol, scales=(1, 2, 3), black_ridges=False), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_sato"))

사용법

3-D Sato 관상도 —— 고유값 2 개로 끝나는 간결한 선상 필터.

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

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.

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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