fullseye

vol_nearest_seed_vector — 3D medial op

• データ種: voxel → flow_dense
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None) (実装を直接呼ぶなら import volops; volops.vol_nearest_seed_vector(vol_binary, spacing=None)、台帳から引くなら ops3d.get("vol_nearest_seed_vector"))

使い方

各 voxel から最近の seed voxel への変位ベクトル (3, D, H, W)(flow_dense、成分 dz, dy, dx [voxel])。

seed = 非零 voxel(> 0.5 で二値化)。seed の上では 0。vol_distance_transform が返すのは距離の値だけで、 「どの voxel が最近か」は落ちる —— 骨格からの半径(表面 → 骨格の変位)、膜までの肉厚、ESDF の勾配、 ラベルのボロノイ分割はこの向きが要る(2026-09-21、コネクトーム基盤の穴)。spacing (sz, sy, sx) を渡すと 最近傍の判定は物理距離で行う(返す変位は voxel 単位のまま —— |v * spacing| が物理距離)。 厳密解: Maurer, Qi & Raghavan (IEEE TPAMI 2003) の線形時間 EDT(scipy.ndimage.distance_transform_edt(return_indices=True))。 同距離の seed が複数あるときはその実装の順序で 1 つ(順序に意味を持たせないこと)。seed が 1 つも無いと ValueError(全 voxel が無限遠 —— 黙って 0 を返さない)。

v = np.zeros((5, 5, 5)); v[2, 2, 0] = 1 d = vol_nearest_seed_vector(v); d.shape, tuple(d[:, 2, 2, 4]) ((3, 5, 5, 5), (0.0, 0.0, -4.0))

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)

• nearest_seed_partition — py -3.11 examples_3d/nearest_seed_partition.py

型が繋がる次の op(flow_dense を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(medial)

distance_ridge · skeletonize_vol · medial_axis_points · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d

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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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