Add pixi.toml configuration for project dependencies and tasks

- Created a new pixi.toml file to manage project dependencies and tasks.
- Defined workspace metadata including authors, channels, name, platforms, and version.
- Specified tasks for preprocessing, PSO, DE, and other scripts.
- Listed dependencies for Python and various libraries with specific versions.
- Configured additional PyPI options for PyTorch installation from a custom index.

.gitattributes

@@ -0,0 +1,2 @@
+# SCM syntax highlighting & preventing 3-way merges
+pixi.lock merge=binary linguist-language=YAML linguist-generated=true -diff

.gitignore

@@ -220,3 +220,6 @@ logs/
 results/
 progress.json
 xfr_image_metadata*
+# pixi environments
+.pixi/*
+!.pixi/config.toml

.vscode/settings.json

@@ -2,6 +2,5 @@
     "python.analysis.extraPaths": [
         "${workspaceFolder}"
     ],
-    "python-envs.defaultEnvManager": "ms-python.python:conda",
+    "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/.pixi/envs/default/bin/python"
-    "python-envs.defaultPackageManager": "ms-python.python:conda"
 }

AGENTS.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# AGENTS.md
+
+本文件提供 AI 編碼代理（Kilo / Claude 等）在 `CBT_project` 內工作時的指引。
+
+## 專案概述
+
+CBT（Cortical Bone Trajectory，皮質骨軌跡）：在腰椎 CT（L1–L5）上自動規劃椎弓根螺絲（pedicle screw）軌跡。將螺絲建模為圓柱體，以 PSO / DE / Nelder-Mead 最佳化在骨頭 mask 上評分（皮質骨接觸、椎體 VBODY 獎勵、tip 處罰、入口端 0.5mm 豁免），取得最佳位置/角度/尺寸後再映回 native CT 空間。
+
+## 執行環境
+
+- Python 環境：**pixi**（conda env `cbt` 已棄用）。環境在 `.pixi/envs/default/`，python 3.14；`pixi.toml` 定義全部依賴與 tasks。VS Code 已設定 `python.defaultInterpreterPath` 指向 pixi env。
+- `xfr_*.py` 的 shebang 為 `#!/usr/bin/env python`，需先 `pixi shell` / `pixi run`（或 VS Code 選到 pixi interpreter）才有對的 python。
+- 重建環境：`pixi install`（torch 走 `extra-index-urls` 的 pytorch cu126 index，版本 pin 在 `pixi.toml`）。
+- 主要依賴（皆 pypi）：`torch`（CUDA，GPU 最佳化）、`SimpleITK`、`scipy`、`scikit-learn`、`numpy`、`nibabel`、`tinydb`、`pyswarm`、`matplotlib`。conda 端只有 python。
+- **無測試、無 lint 設定**。驗證方式：跑小批量 volume、檢查 logs/ 與結果 CSV、以及螺絲柱 in-label 比例（xfr_cbt_native 的 docstring 有驗收標準）。
+
+## 資料位置（皆在 repo 之外，勿把大檔 commit 進 repo）
+
+| 用途 | 路徑 |
+|---|---|
+| 原始 CT / label（CTSpine1K） | `/mnt/1220/Public/dataset/Spine/CTSpine1K/{data,label}/`（子資料夾：`colon`(=conlon)、`COVID-19`、`HNSCC-3DCT-RT_neck`、`liver`(=Liver)） |
+| 標準化輸出（current） | `/mnt/1248/open2/cyrou/CBT/Seg/Resample/standardized-xfr-3/` |
+| 最終輸出（cbt.nii.gz、X 光投影） | `/mnt/1248/open/cyrou/Output/` |
+| 元資料庫（TinyDB） | repo 根目錄 `xfr_image_metadata.json`（table `images`，key = volume `name`） |
+| 進度 / 日誌 / 結果 | `progress.json`、`logs/`、`results/`（皆已被 gitignore） |
+
+`xfr_*.py` 頂部有 hardcode 的資料路徑（`standardized_dir`、`data_root`、`label_root`、`Output_dir`）；跑別世代資料時改這些常數，不要假設 CLI 可覆蓋。
+
+## 目錄結構
+
+```
+core/          圓柱生成（torch）、中心線相交、評分、objective、optimizer（PSO/DE/NM）
+imaging/       nifti_io、preprocessing、resample、affine、orientation、segmentation、transforms
+visualization/ res_bone_figure（四視角螺絲圖）、res_plot_3d、res_cyl_nifti（存 NIfTI）、res_cyl_to_CT（overlay）
+config/        constant.py（LABEL_MAP、螺絲尺寸、OVERLAP_THRESH、DEFAULT_SPACING）、device.py
+utils/         helpers.py（retry_robust、unique filepath、save_with_unique_name）
+xfr_*.py       現世代管線入口腳本（見下）
+run_*.py       舊世代多 GPU 批次 / benchmark 腳本（base_dir 不同，較少使用）
+references/    文獻 PDF（唯讀參考，勿改）
+experiment.ipynb  實驗 notebook
+```
+
+## 管線流程與入口腳本
+
+入口腳本都有對應 pixi task：`pixi run <task> -- <args>`（task 清單在 `pixi.toml [tasks]`：`preprocess`、`pso`、`de`、`check-spinous`、`rerender-spinous`、`cbt-native`、`record-planes`、`plot-level`）。以下直接列腳本名，加 `./` 前缀在 pixi 環境內亦可執行。
+
+1. **預處理**：`xfr_preprocess.py [--max-images N] [--output-dir DIR]`
+   裁切各 level、重取樣到 0.5mm、方向正規化（best_symmetry_plane / best_upper_endplate_plane），輸出 `<vol>/crop/` 與各 level 的 mask，並把仿射鏈寫進 `<vol>/transform.json`。
+   跳過條件：z spacing > 4mm、lumbar label < 2、椎弓根寬度 > 18mm（clip 並標 `_clipped`）。
+2. **最佳化**：`xfr_pso.py [volume_id [level]] [--screw-shape cone|cylinder]`（DE 版：`xfr_de.py`）
+   每 level 左/右各跑一支 PSO，輸出螺絲參數與 `render_bone_figure` 四視角圖、CSV。
+3. **驗證**：`xfr_check_spinous.py`、`xfr_rerender_spinous.py`（棘突檢查/重繪）。
+4. **映回 native**：`xfr_cbt_native.py <run_id> [volumes...] [--date D]`
+   用 `transform.json` 正向鏈把螺絲映回 native CT，輸出 `cbt.nii.gz`（label 1–10 = L1L…L5R）與 x-ap/x-lat/z-ap/z-lat 投影圖。
+5. **輔助**：`xfr_record_planes.py`（記錄平面入 transform.json）、`xfr_inverse_transform.py`（單一 mask 逆向映射）、`xfr_orig_labels.py`（原始 label 對齊）、`xfr_reprocess_ap.py`（AP 方向修正）、`xfr_plot_level.py`（單 level 圖）、`xfr_migrate_crop.py`（舊佈局遷移到 crop/）。
+
+## 程式慣例（重要）
+
+- **註解 / docstring 用繁體中文**，識別符號用英文。新增碼保持同風格。
+- **座標系**：numpy 體積為 `(Z, Y, X)`；螺絲參數 `pos = [z, y, x, az°, alt°, d_mm, L_mm]`（xfr 變體為 `[z, x, az°, alt°, d, L]`，y 由 `y_indices` surface 推導，見 `core/optimizer.py::get_first_nonzero_y`）。spacing 為 `[sx, sy, sz]`，預設 0.5 isotropic。
+- **Objective API**：新碼一律用 `core/objective.py` 的 `OptimizationContext` + `make_objective_function[_xfr]`。**禁止依賴 module globals**（`set_global_context` / `objective_function` 是 legacy 兼容路徑，保留勿擴充）。
+- **螺絲尺寸離散化**：`snap_to_discrete_values`（`config.constant.ALLOWED_DIAMETERS/ALLOWED_LENGTHS`）；xfr 管線用 `snap_to_discrete_values_xfr`（`core/cylinder.py` 的 `points` 允許 (d, L) 組合表）。xfr 還做 0.9/0.1 混合（`diameter_loss = .9*discrete + .1*raw`）。
+- **transform.json 是 native 映射的單一事實來源**（`imaging.transforms.original_to_source`）。fallback 重算路徑僅供舊世代 volume；改映射邏輯時先讀 `xfr_cbt_native.py` docstring 的驗證紀錄。
+- **元資料庫是 TinyDB**：用 `xfr_preprocess.py::_upsert_by_name` 一類的 upsert 寫入；勿手改 JSON 結構（legacy 遷移邏輯對結構敏感，見 `_migrate_legacy_metadata`）。
+- **NFS 瞬時錯誤**：輸出樹在 NFS 上，`os.makedirs`/寫檔可能短暫 ENOENT/EEXIST。沿用 `utils.helpers.retry_robust` 或 `core/optimizer.py::_makedirs_retry` 的重試模式；勿裸 `os.makedirs` 建輸出目錄。
+- **日誌**：腳本寫 `logs/xfr_<script>_<timestamp>.log`；logger 名稱與腳本一致。
+- **不覆蓋輸出**：存檔用 `utils.helpers.get_unique_filepath` / `save_with_unique_name`（自動 `_1`, `_2` 後綴）。
+- 檔案命名含螺絲參數時，長度進檔名不帶小數（35.0→35）、直徑保留一位小數（`utils.helpers._fmt_length`）。
+
+## 多 GPU / 批次
+
+`run_all_cases.py --gpu N --total_gpus M`：病人依 index % total_gpus 分配；`run_benchmark.py` / `run_de.py` / `run_pso.py` 為 benchmark 腳本，結果 CSV 在 `optimization_benchmark_results_*.csv`。舊腳本的 `base_dir` 指向 `/home/cyrou/...`（可能已遷移），跑前確認路徑。
+
+## 修改注意事項
+
+- `references/` 唯讀。
+- `xfr_image_metadata.json`、`progress.json`、`logs/`、`results/`、`.kilo/` 已 gitignore，勿 commit。
+- `core/scoring.py`、`imaging/orientation.py` 有 xfr 版本（`cl_score_torch_xfr`、`segment_spinous_process` 等）與原版並存；改評分邏輯時確認呼叫方用哪個版本（objective 目前用 `_xfr`）。
+- 改 `LABEL_MAP` 或 level 集合時，同步檢查 `xfr_cbt_native.py` 的 label 值定義（L1L=1 … L5R=10）。
+- GPU 不可用時多數 torch 路徑會 fallback CPU，但速度極慢；跑完整最佳化前確認 CUDA 可用。

README.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# CBT_project（Cortical Bone Trajectory）
+
+在腰椎 CT（L1–L5）上自動規劃椎弓根螺絲（pedicle screw）軌跡的研究程式：把螺絲建模為圓柱體，用 PSO / DE / Nelder-Mead 最佳化在骨頭分割結果上評分，求得每節脊椎左/右最佳螺絲的位置、角度與尺寸，再映回 native CT 空間輸出可視化結果。
+
+## 管線
+
+```
+CTSpine1K 原始 CT + label
+        │
+        ▼
+xfr_preprocess.py          裁切 / 0.5mm 重取樣 / 方向正規化
+        │                    （symmetry plane、upper endplate plane）
+        ▼
+xfr_pso.py / xfr_de.py     每 level 左/右螺絲軌跡最佳化（GPU）
+        │                    圓柱 × 骨頭 mask 評分（皮質骨、VBODY、
+        │                    tip 處罰、入口端 0.5mm 豁免）
+        ▼
+xfr_check_spinous.py       棘突檢查 / 驗證
+xfr_cbt_native.py          映回 native CT → cbt.nii.gz + X 光投影片
+```
+
+- 最佳化參數：`pos = [z, y, x, azimuth°, altitude°, 直徑 mm, 長度 mm]`，直徑/長度吸附到臨床允許值。
+- 評分函數：`core/objective.py` 的 `OptimizationContext` + `make_objective_function[_xfr]`。
+- 映回 native 以各 volume 的 `transform.json` 仿射鏈為單一事實來源（`imaging/transforms.py`）。
+
+## 環境
+
+- Python 環境管理：**pixi**（`pixi.toml`；conda env `cbt` 已棄用）
+- 首次建置 / 更新：`pixi install`
+- 主要依賴：`torch`（CUDA 12.6 wheel）、`SimpleITK`、`scipy`、`scikit-learn`、`numpy`、`nibabel`、`tinydb`、`pyswarm`、`matplotlib`
+- 多 GPU 批次：`run_all_cases.py --gpu N --total_gpus M`
+
+## 執行
+
+入口腳本皆有 pixi task（`pixi run <task> -- <args>`，見 `pixi.toml` 的 `[tasks]`）；或 `pixi shell` 後直接執行（腳本 shebang 為 `#!/usr/bin/env python`）：
+
+```bash
+# 預處理（全部 volume；或 --max-images 取前 N 支）
+pixi run preprocess -- [--max-images N] [--output-dir DIR]
+
+# 最佳化（缺省跑標準化目錄內所有 volume 的 L1–L5）
+pixi run pso -- [volume_id [level]] [--screw-shape cone|cylinder]
+pixi run de  -- [volume_id [level]]
+
+# 棘突檢查
+pixi run check-spinous
+
+# 映回 native CT（run_id 為最佳化輸出的日期時間目錄）
+pixi run cbt-native -- <run_id> [volumes...] [--date D]
+```
+
+資料路徑（CTSpine1K 原始檔、標準化輸出、最終輸出）hardcode 在各 `xfr_*.py` 頂部，跨機器/世代執行時先確認這些常數；元數據存於 `xfr_image_metadata.json`（TinyDB），日誌在 `logs/`，結果 CSV 在 `results/`。
+
+## 目錄結構
+
+| 路徑 | 說明 |
+|---|---|
+| `core/` | 圓柱生成（torch）、中心線相交、評分（`scoring.py`）、objective、optimizer（PSO/DE/NM） |
+| `imaging/` | NIfTI I/O、預處理、重取樣、仿射、方向正規化、分割、transform 鏈 |
+| `visualization/` | 四視角螺絲圖（`res_bone_figure`）、3D 繪圖、圓柱存 NIfTI / overlay 到 CT |
+| `config/` | `constant.py`（LABEL_MAP、螺絲尺寸、OVERLAP_THRESH、spacing）、`device.py` |
+| `utils/` | NFS 重試、唯一檔名、輔助函數 |
+| `xfr_*.py` | 現世代管線入口腳本 |
+| `run_*.py` | 舊世代多 GPU 批次 / benchmark 腳本 |
+| `references/` | 參考文獻 PDF |
+| `experiment.ipynb` | 實驗 notebook |
+
+## 輸出
+
+- 每 volume 的螺絲：標準化目錄下 `Output/<run_id>/<vol>/` 的四視角 PNG 與 CSV。
+- Native 空間：`Output_dir/<run_date>/<vol>/cbt.nii.gz`（label 1–10 = L1L…L5R）與 x-ap / x-lat / z-ap / z-lat X 光投影片（含螺絲標註版）。
+- 驗收標準見 `xfr_cbt_native.py` docstring（螺絲柱 in-label ≥ 92%、2-voxel 膨脹 ≥ 98%）。

pixi.toml

@@ -0,0 +1,39 @@
+[workspace]
+authors = ["Xiao Furen <xfr@dr.com>"]
+channels = ["conda-forge"]
+name = "CBT_project"
+platforms = ["linux-64"]
+version = "0.1.0"
+
+# 管線入口腳本（從 repo 根目錄執行；追加參數用 `pixi run <task> -- <args>`）
+[tasks]
+preprocess = "python xfr_preprocess.py"
+pso = "python xfr_pso.py"
+de = "python xfr_de.py"
+check-spinous = "python xfr_check_spinous.py"
+rerender-spinous = "python xfr_rerender_spinous.py"
+cbt-native = "python xfr_cbt_native.py"
+record-planes = "python xfr_record_planes.py"
+plot-level = "python xfr_plot_level.py"
+
+# conda 端只裝 python（與原 conda env cbt 的 3.14.3 同代），
+# 其餘全部走 pypi，版本對齊原 env。
+[dependencies]
+python = "3.14.*"
+
+# torch 從 pytorch cu126 index 取（2.11.0+cu126）；其餘走 PyPI。
+# 專案未使用 torchvision / torchaudio，原 env 有裝但管線未 import；
+# 需要時在此加回並沿用同一 index 即可。
+[pypi-dependencies]
+numpy = "==2.4.4"
+scipy = "==1.17.1"
+scikit-learn = "==1.8.0"
+matplotlib = "==3.10.8"
+nibabel = "==5.4.2"
+simpleitk = "==2.5.3"
+tinydb = "==4.9.0"
+pyswarm = "==0.6"
+torch = "==2.11.0"
+
+[pypi-options]
+extra-index-urls = ["https://download.pytorch.org/whl/cu126"]

xfr_cbt_native.py

@@ -1,11 +1,13 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """把 PSO 找到的 CBT 螺絲位置（旋轉 0.5mm 標準系）映回原始
 （未旋轉、未重取樣）native CT 空間，整支 volume 各 level 的螺絲
 （L1-L5 x L/R，最多 10 支）存成單一 label 體積：
 
     Output_dir/<run_date>/<volume_id>/cbt.nii.gz
-    Output_dir/<run_date>/<volume_id>/x-ap.jpg      合成前後(AP) X 光投影视圖
+Output_dir/<run_date>/<volume_id>/x-ap.jpg      合成前後(AP) X 光投影视圖（帶 R/L 方向標記、無螺絲標註）
-    Output_dir/<run_date>/<volume_id>/x-lat.jpg     合成側位 X 光投影视圖
+    Output_dir/<run_date>/<volume_id>/x-lat.jpg     合成側位 X 光投影视圖（帶 A/P 方向標記、無螺絲標註）
+    Output_dir/<run_date>/<volume_id>/z-ap.jpg      同 x-ap，另加螺絲標註（AP bounding box）
+    Output_dir/<run_date>/<volume_id>/z-lat.jpg     同 x-lat，另加螺絲標註（側位 margin 環）
                                         （只投影脊椎骨 + 螺絲、不含軟組織；
                                        見 render_xray_projections）
 
@@ -79,6 +81,7 @@ META_DB = os.path.join(_PROJ_DIR, 'xfr_image_metadata.json')
 LEVELS = ('L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5')
 LEVEL_LABEL_VAL = {v: int(k) for k, v in LABEL_MAP.items() if v in LEVELS}  # {'L1': 20, ...}
 PROJ_FILENAME = {'ap': 'x-ap.jpg', 'lateral': 'x-lat.jpg'}
+PROJ_FILENAME_MARKED = {'ap': 'z-ap.jpg', 'lateral': 'z-lat.jpg'}
 
 logger = logging.getLogger('xfr_cbt_native')
 
@@ -291,7 +294,8 @@ def render_xray_projections(cbt_path, ct_path, out_dir,
     x-lat = 右下圖（畫面右=前位、A 標記在右）、頂恆=頭端；
     非軸對齊 direction（離對角 ±1 的 off-diagonal）會 warning（投影軸錯位）。
     spacing 各軸不等時先重取樣到 min(spacing) 各向同性格，維持投影 aspect ratio。
-    輸出 x-ap.jpg / x-lat.jpg，回傳 {view: jpg_path}。"""
+    輸出 x-ap.jpg / x-lat.jpg（帶方向標記、無螺絲標註）與
+    z-ap.jpg / z-lat.jpg（另有螺絲標註），回傳 {view: x-path, view+'_marked': z-path}。"""
     import matplotlib
     matplotlib.use('Agg')
     import matplotlib.pyplot as plt
@@ -391,15 +395,14 @@ def render_xray_projections(cbt_path, ct_path, out_dir,
         img = np.clip(bone + metal_img, 0, 1)
         ll, rl = markers[view]
         h, w = img.shape
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.0 * w / h, 8.0), dpi=110)
         # 螺絲（label 1-10 = L1L L1R … L5L L5R，奇=L 偶=R）本身維持白色；
         # 標註座標與投影视圖同系，flip 依 CT direction（上方 flip_rows/flip_cols）
         n_z = zs.stop - zs.start
         n_x = xs.stop - xs.start
         n_y = ys.stop - ys.start
         if view == 'ap':
-            # AP：每支螺絲一個 bounding box
+            # AP：z-* 才畫每支螺絲一個 bounding box
-            ax.imshow(img, cmap='gray', interpolation='nearest')
+            def _annotate(ax):
                 for val in range(1, 11):
                     ms = cbt_arr == val
                     if not ms.any():
@@ -422,8 +425,9 @@ def render_xray_projections(cbt_path, ct_path, out_dir,
                         fill=False,
                         edgecolor=_SCREW_ANNOT_RGB['L' if val % 2 == 1 else 'R'],
                         linewidth=1.5, zorder=5))
+            annot_img = None
         else:
-            # Lateral：每支螺絲投影的外緣 2 px 環（margin）著色
+            # Lateral：每支螺絲投影的外緣 2 px 環（margin）著色（z-* 用）
             rgb = np.stack([img] * 3, axis=-1)
             for val in range(1, 11):
                 ms = cbt_arr == val
@@ -442,7 +446,21 @@ def render_xray_projections(cbt_path, ct_path, out_dir,
                 mask[r.astype(int), c.astype(int)] = True
                 outline = mask & ~binary_erosion(mask, iterations=2)
                 rgb[outline] = _SCREW_ANNOT_RGB['L' if val % 2 == 1 else 'R']
-            ax.imshow(rgb, interpolation='nearest')
+
+            def _annotate(ax):
+                pass
+            annot_img = rgb
+
+        # 兩個版本（皆帶 R/L 或 A/P 方向標記）：
+        #   x-* 只有白色螺絲、無螺絲標註；z-* 另有螺絲標註（AP box / Lateral margin）
+        def _save(fname, with_annot):
+            fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.0 * w / h, 8.0), dpi=110)
+            img_show = annot_img if (with_annot and annot_img is not None) else img
+            ax.imshow(img_show,
+                      cmap=None if img_show is annot_img else 'gray',
+                      interpolation='nearest')
+            if with_annot:
+                _annotate(ax)
             ax.set_title(f'{view.upper()} projection (spine + screws) - {vid}',
                          color='white', fontsize=13)
             ax.text(0.01, 0.98, ll, transform=ax.transAxes, color='cyan', fontsize=13,
@@ -451,11 +469,16 @@ def render_xray_projections(cbt_path, ct_path, out_dir,
                     va='top', ha='right', fontweight='bold')
             ax.axis('off')
             fig.tight_layout(pad=0.5)
-        p = os.path.join(out_dir, PROJ_FILENAME[view])
+            p = os.path.join(out_dir, fname)
             fig.savefig(p, format='jpg', facecolor='black')
             plt.close(fig)
+            return p
+        p = _save(PROJ_FILENAME[view], False)
         paths[view] = p
         logger.info(f'{vid}: {view} projection -> {p}')
+        p = _save(PROJ_FILENAME_MARKED[view], True)
+        paths[view + '_marked'] = p
+        logger.info(f'{vid}: {view} projection (marked) -> {p}')
     return paths
 
 

xfr_check_spinous.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """
 檢查各 (volume, level) 的棘突（midline 後側構造）是否缺如
 （先前手術如 laminectomy / 棘突切除，例：0005 L5、0770 L5）。

xfr_de.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 
 import logging
 import os

xfr_inverse_transform.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """把標準化 grid 上的 segmentation mask 反向映射回 data_root 原始 CT grid。
 
 座標參數來自 xfr_preprocess 記錄的 <vol_dir>/transform.json（每 level：

xfr_migrate_crop.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """一次性的 layout 遷移：把已產出 volume 的「未旋轉 <level> 檔」移入 crop/ 子資料夾。
 
 新 layout（2026-09-08 起 xfr_preprocess 直接產出，無須再跑本腳本）：

xfr_orig_labels.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 
 """把每個 lumbar level 的 rotated/{L}_label.nii.gz（旋轉座標，
 1=VBODY 椎體、2=SP 棘突、3=other bone）反旋轉回原始座標，

xfr_plot_level.py

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-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """
 為每個 (volume, level) 的骨頭遮罩（{level}_binary_sdf.nii.gz，缺則 _binary）繪製
 X-ray 四視角圖（不畫螺絲），存到 Output/{date}/{volume}/。

xfr_preprocess.py

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-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 
 import argparse
 import json

xfr_pso.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 
 import argparse
 import logging

xfr_record_planes.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """補記既有 volume 的 transform.json rotated 段平面（sym / endplate）。
 
 core/optimizer 的 xfr 管線（run_pso_torch_xfr / run_de_torch_xfr）不再於影像

xfr_reprocess_ap.py

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-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """掃 standardize 輸出目錄中「前後（AP）方向翻轉」的個案（prone 伏位掃描，
 前側落在 y 小側，例：colon 0003），供重跑修正用。
 

xfr_rerender_spinous.py

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-#!/home/xfr/.conda/envs/cbt/bin/python
+#!/usr/bin/env python
 """
 從 optimizer 存的 output.csv 重新渲染既有螺絲模式四視角圖（X-ray 圖）。