fullseye

hessian3d — 3D feature op

• データ種: voxel → hessian
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.hessian3d(vol, device='cpu') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.hessian3d(vol, device='cpu')、台帳から引くなら ops3d.get("hessian3d"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

3D Hessian の 6 独立成分 (fzz,fyy,fxx,fzy,fzx,fyx)。分離 conv3d(2 階/1 階×平滑)。

カーネル: 2 階 [1,−2,1] (利得 1)、1 階 [−0.5,0,0.5] (利得 1)、残りの軸は [1,2,1]/4 の平滑 (利得 1)。対角成分は「その軸の 2 階 × 他 2 軸の平滑」、交差成分は「2 軸の 1 階 × 残り軸の 平滑」。単位は 1/voxel² の真の値(sobel3d の 32 倍利得とは違う)。端は replicate。 返り値は list の torch tensor 6 本、各 (D,H,W) float32、device 上、順は (zz, yy, xx, zy, zx, yx)(軸 0=z, 1=y, 2=x)。numpy が要れば .cpu().numpy()。入力は numpy 相当(float32 に変換)。 用途: curvature_maps の主曲率(sobel3d と組で使う)、blob/管状構造の検出。

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)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

型が繋がる次の op(hessian を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(feature)

sobel3d · curvature_maps · edt_jfa · vol_frangi · vol_sato · vol_hessian_blobness · vol_gradient_magnitude · vol_local_maxima

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Provenance: match3d.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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