Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Relevanta dokument
Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet TER1(17) TERE(1)

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G35(18) TER4(12)

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet R36 R37

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G34

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB14

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSEA70

7 Olika faltningkärnor. Omsampling. 2D Sampling.

Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB14

Signal- och bildbehandling TSEA70

Facit till Signal- och bildbehandling TSBB

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSEA70

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Medicinska bilder. Programkurs 6 hp Medical Images TSBB31 Gäller från: 2018 VT. Fastställd av. Fastställandedatum

Signal- och bildbehandling TSBB03

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSBB03 och TSEA70

SF1635, Signaler och system I

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Signal- och bildbehandling TSBB14

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Formelsamling. i kursen Medicinska Bilder, TSBB31. 1D och 2D Fouriertransformer, samt några formler för CT, SPECT, mm

SF1635, Signaler och system I

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet KÅRA T1 T2 U2 U4

Signal- och bildbehandling TSEA70

1. En kortlek består av 52 kort, med fyra färger och 13 valörer i varje färg.

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G33(1) TER4(63)

MR-laboration: design av pulssekvenser

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

a3 bc 5 a 5 b 7 c 3 3 a2 b 4 c 4. Förklara vad ekvationen (2y + 3x) = 16(x + 1)(x 1) beskriver, och skissa grafen.

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

TENTAMEN I TSRT19 REGLERTEKNIK

Tentamen i Fotonik , kl

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

FYSIKUM STOCKHOLMS UNIVERSITET Tentamensskrivning i Vågrörelselära och optik, 7 poäng, FyL2 Tisdagen den 19 juni 2007 kl 9-15

Tentamen i Matematisk analys, HF1905 exempel 1 Datum: xxxxxx Skrivtid: 4 timmar Examinator: Armin Halilovic

Medicinska Bilder, TSBB31. Lab: Mätvärden på Medicinska Bilder

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

s 1 och s 2 är icke kvantmekaniska partiklar? e. (1p) Vad blir sannolikheterna i uppgifterna b, c och d om vinkeln = /2?

SF1626 Flervariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Tentamen i tmv036c och tmv035c, Analys och linjär algebra C för K, Kf och Bt A =, = det(a λi) = e 2t + c 2. x(t) = c 1. = c 1.

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 14 18

Tryckfel i K. Vännman, Matematisk Statistik, upplaga 2:13

TENTAMEN. Ten2, Matematik 1 Kurskod HF1903 Skrivtid 13:15-17:15 Fredagen 25 oktober 2013 Tentamen består av 4 sidor

Namn Klass Personnummer (ej fyra sista)

5. Förklara och ange definitionsmängden och värdemängden för funktionen f definierad enligt. f(x) = x 2

1. Betrakta en plan harmonisk elektromagnetisk våg i vakuum där det elektriska fältet E uttrycks på följande sätt (i SI-enheter):

FK Kvantfysikens principer, Fysikum, Stockholms universitet Tentamensskrivning, onsdag 16 december 2015, kl 17:00-22:00

Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M

Institutionen för matematik KTH. Tentamensskrivning, , kl B1202/2 Diff och Trans 2 del 2, för F och T.

TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng

ett uttryck för en våg som beskrivs av Jonesvektorn: 2

f(x, y) = ln(x 2 + y 2 ) f(x, y, z) = (x 2 + yz, y 2 x ln x) 3. Beräkna en vektor som är tangent med skärningskurvan till de två cylindrarna

Lösningsförslag/facit till Tentamen. TSFS04 Elektriska drivsystem 5 mars, 2012, kl

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004, TEN

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

SF1669 Matematisk och numerisk analys II Lösningsförslag till tentamen DEL A

Medicinska Bilder, TSBB31. Lab: Mätvärden på Medicinska Bilder

6 2D signalbehandling. Diskret faltning.

FYSIKUM STOCKHOLMS UNIVERSITET Tentamensskrivning i Vågrörelselära och optik, 10,5 högskolepoäng, FK4009 Tisdagen den 17 juni 2008 kl 9-15

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Tentamen i Matematisk analys MVE045, Lösningsförslag

Högskolan i Skövde (SK, JS) Svensk version Tentamen i matematik Lösningsförslag till del I

Laboration i Fourieroptik

Kursens namn: Medicin, Strålningsfysik, teknik o metodik. Datum: Skrivtid: 3 timmar

TENTAMEN I REGLERTEKNIK TSRT03, TSRT19

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet

Tentamen i Fotonik , kl

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

FYSIKUM STOCKHOLMS UNIVERSITET Tentamensskrivning i Vågrörelselära och optik, 10,5 hp, FK4009 Torsdagen den 21 augusti 2008 kl 9-15

Lösningsförslag till tentamen i SF1629, Differentialekvationer och Transformer II (del 2) 8 januari 2018

Transkript:

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 22--25 Sal TER2 Tid 4-8 Kurskod TSBB3 Provkod TEN Kursnamn/ Benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal sidor på tentamen (inkl. försättsblad) Jour/Kursansvarig Telefon under skrivtid Medicinska Bilder ISY 2 dubbelsidiga sidor => 6 papper Maria Magnusson, Maria.Magnusson@liu.se 77786, 28336 73-84 38 67 Besöker salen ca kl. 4.5 och 6.5 Carina Lindström, Kursadministratör Carina.E.Lindstrom@liu.se 284423 Tillåtna hjälpmedel Miniräknare Blank OH-film Medskickad formelsamling Physics Handbook Transformteori sammanfattning formler & lexikon (blå färg)

Anvisningar Tentamen består av 6 delar om totalt 5p: Del : Grundläggande 2D signalbehandling (4p) Del 2: Röntgen och CT (8p) Del 3: Gamma-kamera, SPECT och PET (9p) Del 4: Mikroskopi, mm (4p) Del 5: Ultraljud (7p) Del 6: MRI (8p) Notera att Del -6 har mycket gemensamt. Ibland kan en fråga passa in på flera ställen. Tentamen innehåller frågor av olika typ: - Kortare frågor som innebär att kunna beskriva begrepp, fenomen. Svaren skrivs direkt under frågan i tentamen. - Längre fråga som innebär att kunna visa lite djupare förståelse, t ex redogörelser och räkneuppgifter. Svaren behöver ofta ges på lösa blad som bifogas tentamen. Betygsgränser: 3:a 2-3p 4:a 3-4p 3:a 4-5p

DEL : Grundläggande 2D signalbehandling Uppgift (2p) Funktionen f(x,y) har en 2D fourier transform F(u,v) som visas i figuren nedan till vänster. F(u,v) i den skuggade arean och F(u,v) = utanför den skuggade arean. F(u,v) v G(u,v)? v.5.5.5.5 u.5.5 u.3.5.5 Funktionen f(x,y) samplas med ett 2D impuls-tåg till g(x,y) = f(x,y) δ(x 2n) δ(y 2m), n dvs samplingsavståndet är = 2 i båda riktningarna. Skissa G(u,v) i (u,v)-planet ovan till höger! Fick du någon vikningsdistorsion? Markera i så fall ett sådant ställe med en pil! Uppgift 2 (2p) Skriv upp ett uttryck för G(u,v) i föregående uppgift som inte innehåller dirac-pulser, men däremot summatecken och F( ). m Uppgift 3 (2p) Betrakta faltningskärnan sobelx = - 2-2 - /8. Beräkna faltningen mykernel = sobelx sobelx. Antag att f(x, y) är en bild. Betrakta faltningen g(x, y) = mykernel f(x, y). Bilden g(x,y) blir då approximativt en derivata av f(x,y).vilken? TSBB3 2 TEN, 22--25

Uppgift 4 (4p) Nedan visas en testbild f(x,y) och absolutbeloppet av dess fouriertransform F(u, v). Dessutom visas en skalad och translaterad version av testbilden, g(x,y). f(x,y) 5 5 5 5 F(u,v).4.2.2.4.4.2.2.4 g(x,y) 5 5 5 5 Bestäm fouriertransformen av f(x,y) = Π ( x ( y Π. ) 2) Hur ser absolutbeloppet av fouriertransformen av g(x, y), dvs G(u, v), ut? Välj ett av nedanstående alternativ a) - f) och motivera ditt val med en kort redogörelse där orden translationsteoremet och skalningsteoremet ingår. a) G(u,v)?.4.2.2.4.4.2.2.4 b) G(u,v)?.4.2.2.4.4.2.2.4 c) G(u,v)?.4.2.2.4.4.2.2.4 d) G(u,v)?.4.2.2.4.4.2.2.4 e) G(u,v)?.4.2.2.4.4.2.2.4 f) G(u,v)?.4.2.2.4.4.2.2.4 LÖS UPPGIFTEN PÅ SEPARAT BLAD TSBB3 3 TEN, 22--25

Uppgift 5 (4p) Bilden f(x,y) ska roteras moturs 6. Din uppgift är att beräkna värdet på pixeln markerad med frågetecken (?) i utbilden g(x,y). 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 2 2 3 3 8 4 9 9 6 2 3 4 5 6? Inbild f(x,y) Utbild g(x,y) Använd närmsta granne interpolation. Använd bilinjär interpolation. Ledning: Interpolationskärnan vid bilinjär interpolation är Λ(x) Λ(y) där { x, x, Λ(x) =, annars. LÖS UPPGIFTEN PÅ SEPARAT BLAD DEL 2: Röntgen och CT Uppgift 6 (2p) Rekonstruktion med filtrerad återprojektion för parallella projektionsdata innehåller stegen: () ramp-filtrering, (2) återprojektion. Hur förändras då rekonstruktionsmetoden då indata är fanbeam -projektioner? Skriv vilka steg som tillkommer och beskriv hur återprojektionen förändras. Uppgift 7 (3p) Figuren nedan visar parallell rampfiltrerad återprojektion från 4 olika vinklar. Beräkna (parallell) återprojektion med närmsta granne interpolation. Mittpixeln i bilden och projektionerna är markerad med en tjockare ram. Samplingsavståndet i bilden och projektionerna är samma. Visa både mellanresultat och slutresultat. φ= φ=45 φ=9 φ=35 2 2 2 2 2 2 rampfiltered projection data image LÖS UPPGIFTEN PÅ SEPARAT BLAD TSBB3 4 TEN, 22--25

Uppgift 8 (3p) Enkel beam-hardening korrektion mot vatten görs normalt sett alltid i en medicinsk CT-scanner. Svara på följande frågor. Varför blir det beam-hardening? Se figuren nedan. Vilka är kurvorna? Vad är det som korrigeras? Hur blir bildkvaliteten efter denna typ av korrektion? Resonera i termer om perfekt, ganska bra, inte så bra, vatten, mjukdelar, benvävnad. korrigerat värde uppmätt värde µ längd vilken kurva? vilken kurva? längd LÖS UPPGIFTEN PÅ SEPARAT BLAD DEL 3: Gamma-kamera, SPECT och PET Uppgift 9 (2p) Berätta om den innersta principen för PET. Följande nyckelord ska ingå och förklaras i din beskrivning (ett av nyckelorden ska INTE ingå): a) 5 kev, b) tidsfönster, c) radioaktivt material, d) proton, e) positron, f) elektron Uppgift (2p) Inom nukleärmedicinen mäter vi radioaktivt sönderfall. Det radioaktiva sönderfallet är Poisson-distibuerat. Då är den uppmätta signalens väntevärde µ N och varians σ 2 N lika. Betrakta SNR a (Amplitud Signal-till-brusförhållandet), SNR a = signalamplitud brusamplitud. SNR a kan förenklas så att det bara beror av µ N. Gör detta! Tala sedan om hur SNR a beror av hur mycket radioaktivt material vi sprutar in i patienten. TSBB3 5 TEN, 22--25

Uppgift (3p) På SPECT-laboration beräknade vi CV-värden på lungor för att bedöma hur sjuka de var. Det gäller att CV = σ/µ s/m. Enligt matematisk statistik ges medelvärdet och standardavvikelsen av ett stickprov av m = N N f n, s = n= N N ([ N N n= f 2 n ] m 2 ) Skriv nu Matlab-kod där du visar hur man kan beräkna en CV -volym baserad på värdet i 9 9 9-omgivningar av volymen SPECTvol. Du behöver troligen bland annat använda koden kernel = ones(9,9,9); som skapar en liten volym med ettor, och funktionen convn som utför faltning. convn tar tre argument: bilden, faltningskärnan och same. (På labben specialbehandlade vi områden som låg nära kanten på lungorna. Det behöver ni inte göra här.). Uppgift 2 (2p) När en gammafoton avger sin energi i scintillator-kristallen emitterar denna ljusfotoner som registreras av fotomultiplikatorer. En gammakamera (Anger-kamera) kan t ex ha 6st fotomuliplikatorer arrangerade i ett hexagonalt mönster. Den oinsatte kan då tro att upplösningen är ganska dålig, vilket dock inte stämmer! Betrakta nedanstående mycket förenklade gammakamera med 9 st numrerade fotomultiplikatorer. Antag att de registrerade intensiteterna är: a =, a 2 =, a 3 =, a 4 =, a 5 = 4, a 6 = 3, a 7 =, a 8 = 3, a 9 =. y 2 3 2 mm 4 5 6 x 7 8 9 Följande ekvationer behövs K Z = a k, K X = x k a k, K Y = y k a k. k= k= k= Bestäm gammafotonens position (X pos,y pos ) i mm! LÖS UPPGIFTEN PÅ SEPARAT BLAD TSBB3 6 TEN, 22--25

DEL 4: Mikroskopi, mm Uppgift 3 (2p) Figuren visar en principskiss över fluorescence -mikroskopet. Beskriv hur ljuset L, spegeln dichroic mirror och preparatet sample fungerar tillsammans. Uppgift 4 (2p) Bestäm bästa möjliga upplösning i ett ljusmikroskop! Se nedanstående formel, figur, mm. (Några upplysningar är oanvändbara och en är både fel och oanvändbar.) d =.22 λ mot detektor ljus n 2sinθ objektivlins preparat 2θ kondensorlins ljus Brytningsindex är för luft. Det finns oljor som har brytningsindex upp till.4. Brytningsindex i glaslinserna kan variera mellan till 3. Våglängdsområdet för ljus är.39.77 µm. TSBB3 7 TEN, 22--25

DEL 5: Ultraljud Uppgift 5 (3p) Nedan visas spektra F(ω) 2, R(ω) 2, Q(ω) 2, E(ω) 2, för Dsignalerna I-IV, se nedan. Frekvensaxeln visar normerad vinkelfrekvens, dvs ω = 2πf/f s, där f s = 2 MHz är samplingsfrekvensen. Som synes är magnituderna normaliserade. Para ihop signalerna I-IV med korrekt spektrum A-D och förklara spektrumets/signalens utseende. Svar utan motivering ger poäng. I. Signalen f(t) = cos(2πf t) viktad med ett cos-fönster, f =.66 MHz. II. Signalen r(t), som är mottaget eko från en transmitterad ultraljudsvåg f(t). III. Signalen q(t) = r(t) h(t), där h(t) är ett kvadraturfilter med centerfrekvens ω c = 2πf /f s och relativ bandbredd B = 2. IV. Signalen e(t) = q(t)..9.9.8.8.7.7.6.6.5.5.4.4.3.3.2.2...5.5.5.5 Spektrum A.5.5.5.5 Spektrum B.9.9.8.8.7.7.6.6.5.5.4.4.3.3.2.2...5.5.5.5 Spektrum C.5.5.5.5 Spektrum D TSBB3 8 TEN, 22--25

Uppgift 6 (2p) Ett alternativ till kvadraturfilter är att använda en AM-demodulator. Rita ett flödesscheman över en klassisk AM-demodulator med LP-filter och enveloppdetektion. Uppgift 7 (2p) Ultraljudssignalen a(t) samplas med samplingsfrekvensen f s = 3 MHz och har en bärvåg på f = 2.5 MHz. Kalla den detekterade enveloppen b(t). Dess spektrum B(f) 2 visas i figuren nedan. Notera att skalan för y-axeln är angiven i db, d.v.s. 2 log ( B(f) 2 ). Hur mycket är det lämpligt att sampla ned den detekterade enveloppen b(t) om spektrumkomponenter vars energi är mindre än % av den starkaste komponenten kan anses oviktiga? Motivera ditt svar! 2 4 6 db 8 2 4 5 5 5 5 frekvens (MHz) DEL 6: MRI Uppgift 8 (2p) Hur bör samplingspunkterna i k-space ändras om man... vill ha högre spatiell upplösning? vill ha en större FOV (field of view), d.v.s. avbilda ett större område? TSBB3 9 TEN, 22--25

Uppgift 9 (2p) När MR används för att ta tvådimensionella bilder av t.ex. någon kroppsdel, vill man bara ha signal från en tunn skiva av denna vid insamling av k-rummet. Beskriv hur man gör för att bara aktivera en tunn skiva och vad som begränsar hur tunn skiva man kan aktivera! Uppgift 2 (4p) I en MR-undersökning exciteras ett 2D snitt, en avsökning av k-space görs med följande sekvens av gradienter (Gx, Gy). Avsökningen startar i origo och varje värde gäller under 2 µs: Gx =,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,osv Gy =,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,osv Rita in koordinaterna för avsökningen av k-space i figuren nedan. ky kx Hur lång blir (minst) den totala avsökningstiden om man vill kunna se detaljer i objektet som är ned till /52 x /52 av objektets storlek? TSBB3 TEN, 22--25