Orvosi képdiagnosztika-Képalkotó diagnosztikai eljárások

2016-12-20T09:13:44Z

Csala Tamás:

Orvosi képdiagnosztika-ACM Snake

2016-12-20T09:11:08Z

Csala Tamás:

Az [[Orvosi_képdiagnosztika|Orvosi képdiagnosztika]] tárgy egyik témaköre.

== Jegyzetek ==
* [http://home.mit.bme.hu/~hadhazi/Oktatas/OKD/diak/Snake_16.pdf ACM Snake diák 2016] (nehezen érhető)
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Active_contour_model ACM Snake wikipedia] (bevezetőnek jó)
* '''[https://pdfs.semanticscholar.org/a4ef/a6a763f808863d7e2ded15a14e3c5d439363.pdf ACM Snake publikáció]''' (a teljes anyagot lefedi, részletes és könnyen érhető)

== Összefoglaló ==

Az ACM (Active Contour Modell) Snake célja egy objektum kontúrjainak meghatározása egy zajos képen.

== Ellenőzrő kérdések (2016) ==

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse formálisan a Snake futása során megvalósított optimalizálási feladatot az energiapotenciál (E(x)) felhasználásával. Mit tud mondani az optimalizálási probléma algoritmikus nehézségéről? Az <math> E(x) = E_{int}(x) + E_{im}(x) + E_{ext}(x) </math> energiapotenciál esetén mi az integrandus egyes tagjainak interpretációja? Az <math>E_{int}(x) = \frac{1}{2} \int^1_{s=0} \alpha(s) \cdot \left| \frac{\partial x}{\partial s}\right|^2 + \beta(s) \cdot \left| \frac{\partial^2 x}{\partial s^2}\right|^2 ds </math> belső energia egyes tagjai milyen kényszereket gyakorolnak a szegmentáló görbe pontjaira?
Amennyiben a többi energiatag értéke x-től független skalár, abban az esetben milyen az optimalizáció végén előálló szegmentáló görbe?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Legmeredekebb lejtő módszere esetén a Snake minimalizálandó energiafüggvények a megváltozását az alábbi összefüggés definiálja: <math>E(x) + \delta E(x) = E(x) + \int^1_0 \left( \frac{\partial P}{\partial x} - \alpha x'' + \beta x'''' \right)^T \cdot \delta x ds</math>. Oldja fel az <math>x, \delta x, P, \alpha, \beta</math> jelöléseket! Mit tudunk a legmeredekebb lejtő által megválasztott <math>\delta x</math> irányáról, és mit a hosszáról? (Segítségül a görbe belső energiáját az alábbi összefüggés definiálja: <math>E_{int}(x) = \frac{1}{2} \int^1_{s=0} \alpha(s) \cdot \left| \frac{\partial x}{\partial s}\right|^2 + \beta(s) \cdot \left| \frac{\partial^2 x}{\partial s^2}\right|^2 ds </math>.)
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Mi az Euler-Lagrange optimalizáció / feltétel alapötlete? Mondja ki a feltételt a Snake esetén! Amennyiben a Snake esetén teljesül a feltétel, akkor megtalálta az eljárás a globálisan minimális energiájú görbét? A kérdésre adott válaszát indokolja! Származtassa 1D diszkrét jelek esetén a Laplace szűrés, illetve a 4-edik derivált diszkrét közelítését.
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Magyarázza el a szemi-implicit minimalizáció alapötletét, és formálisan ismertesse a szemiimplicit minimalizáció egy-egy iterációját a Snake eljárás esetén (megelégszünk a differenciálegyenlet diszkretizáltjával, nem szükséges a pentadiagonális mátrix felírása). Segítségül a módszerrel Snake esetén az <math>\frac{\partial P}{\partial x^{(t)}} - \alpha \cdot {x''}^{(t)} + \beta \cdot {x''''}^{(t)} = -\delta t \cdot \left( x^{(t)} - x^{(t-1)} \right)</math> egyenlet megoldását keressük, ahol <math>x' = \frac{\partial x}{\partial s}</math> és <math>x(s)</math> definiálja a Snake kontúrját s „helyen”.
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan jelentkezik a lokális optimum probléma a Snake szegmentáló eljárás esetén. Milyen módszereket ismer a probléma kezelésére? Mi az ú.n. kétfázisú szegmentáció lényege (gondoljon az esettanulmányra)? A mellékelt ábrák segítségével magyarázza el az energiafüggvény/energiapotenciál multiscale Gaussal történő elmosásán alapuló többlépéses szegmentálás lényegét: [[Fájl:Orvosi_kepdiagnosztika_acm_snake_ell_abra.png]]
Fekete nyíllal jelöljük a Snake minimalizációjának kiindulási állapotát. Jelölje be, hogy az első szegmentáció leállásának az állapotát, és a 2. Szegmentáció indulásának és leállásának a helyét. Az ábrák és saját ismeretei alapján interpretálja <math>\sigma</math> paraméter értének megválasztását.
|szöveg=[TODO]
}}

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Orvosi képdiagnosztika-ACM Snake

2016-12-20T08:51:42Z

Csala Tamás:

Az [[Orvosi_képdiagnosztika|Orvosi képdiagnosztika]] tárgy egyik témaköre.

== Jegyzetek ==
* [http://home.mit.bme.hu/~hadhazi/Oktatas/OKD/diak/Snake_16.pdf ACM Snake diák (2016)]
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Active_contour_model ACM Snake wikipedia]

== Összefoglaló ==

Az ACM (Active Contour Modell) Snake célja egy objektum kontúrjainak meghatározása egy zajos képen.

== Ellenőzrő kérdések (2016) ==

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse formálisan a Snake futása során megvalósított optimalizálási feladatot az energiapotenciál (E(x)) felhasználásával. Mit tud mondani az optimalizálási probléma algoritmikus nehézségéről? Az <math> E(x) = E_{int}(x) + E_{im}(x) + E_{ext}(x) </math> energiapotenciál esetén mi az integrandus egyes tagjainak interpretációja? Az <math>E_{int}(x) = \frac{1}{2} \int^1_{s=0} \alpha(s) \cdot \left| \frac{\partial x}{\partial s}\right|^2 + \beta(s) \cdot \left| \frac{\partial^2 x}{\partial s^2}\right|^2 ds </math> belső energia egyes tagjai milyen kényszereket gyakorolnak a szegmentáló görbe pontjaira?
Amennyiben a többi energiatag értéke x-től független skalár, abban az esetben milyen az optimalizáció végén előálló szegmentáló görbe?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Legmeredekebb lejtő módszere esetén a Snake minimalizálandó energiafüggvények a megváltozását az alábbi összefüggés definiálja: <math>E(x) + \delta E(x) = E(x) + \int^1_0 \left( \frac{\partial P}{\partial x} - \alpha x'' + \beta x'''' \right)^T \cdot \delta x ds</math>. Oldja fel az <math>x, \delta x, P, \alpha, \beta</math> jelöléseket! Mit tudunk a legmeredekebb lejtő által megválasztott <math>\delta x</math> irányáról, és mit a hosszáról? (Segítségül a görbe belső energiáját az alábbi összefüggés definiálja: <math>E_{int}(x) = \frac{1}{2} \int^1_{s=0} \alpha(s) \cdot \left| \frac{\partial x}{\partial s}\right|^2 + \beta(s) \cdot \left| \frac{\partial^2 x}{\partial s^2}\right|^2 ds </math>.)
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Mi az Euler-Lagrange optimalizáció / feltétel alapötlete? Mondja ki a feltételt a Snake esetén! Amennyiben a Snake esetén teljesül a feltétel, akkor megtalálta az eljárás a globálisan minimális energiájú görbét? A kérdésre adott válaszát indokolja! Származtassa 1D diszkrét jelek esetén a Laplace szűrés, illetve a 4-edik derivált diszkrét közelítését.
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Magyarázza el a szemi-implicit minimalizáció alapötletét, és formálisan ismertesse a szemiimplicit minimalizáció egy-egy iterációját a Snake eljárás esetén (megelégszünk a differenciálegyenlet diszkretizáltjával, nem szükséges a pentadiagonális mátrix felírása). Segítségül a módszerrel Snake esetén az <math>\frac{\partial P}{\partial x^{(t)}} - \alpha \cdot {x''}^{(t)} + \beta \cdot {x''''}^{(t)} = -\delta t \cdot \left( x^{(t)} - x^{(t-1)} \right)</math> egyenlet megoldását keressük, ahol <math>x' = \frac{\partial x}{\partial s}</math> és <math>x(s)</math> definiálja a Snake kontúrját s „helyen”.
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan jelentkezik a lokális optimum probléma a Snake szegmentáló eljárás esetén. Milyen módszereket ismer a probléma kezelésére? Mi az ú.n. kétfázisú szegmentáció lényege (gondoljon az esettanulmányra)? A mellékelt ábrák segítségével magyarázza el az energiafüggvény/energiapotenciál multiscale Gaussal történő elmosásán alapuló többlépéses szegmentálás lényegét: [[Fájl:Orvosi_kepdiagnosztika_acm_snake_ell_abra.png]]
Fekete nyíllal jelöljük a Snake minimalizációjának kiindulási állapotát. Jelölje be, hogy az első szegmentáció leállásának az állapotát, és a 2. Szegmentáció indulásának és leállásának a helyét. Az ábrák és saját ismeretei alapján interpretálja <math>\sigma</math> paraméter értének megválasztását.
|szöveg=[TODO]
}}

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Orvosi képdiagnosztika-ACM Snake

2016-12-20T08:46:56Z

Csala Tamás: /* Ellenőzrő kérdések (2016) */

Az [[Orvosi_képdiagnosztika|Orvosi képdiagnosztika]] tárgy egyik témaköre.

== Diák (2016) ==
* [http://home.mit.bme.hu/~hadhazi/Oktatas/OKD/diak/Snake_16.pdf ACM Snake]

== Összefoglaló ==

== Ellenőzrő kérdések (2016) ==

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse formálisan a Snake futása során megvalósított optimalizálási feladatot az energiapotenciál (E(x)) felhasználásával. Mit tud mondani az optimalizálási probléma algoritmikus nehézségéről? Az <math> E(x) = E_{int}(x) + E_{im}(x) + E_{ext}(x) </math> energiapotenciál esetén mi az integrandus egyes tagjainak interpretációja? Az <math>E_{int}(x) = \frac{1}{2} \int^1_{s=0} \alpha(s) \cdot \left| \frac{\partial x}{\partial s}\right|^2 + \beta(s) \cdot \left| \frac{\partial^2 x}{\partial s^2}\right|^2 ds </math> belső energia egyes tagjai milyen kényszereket gyakorolnak a szegmentáló görbe pontjaira?
Amennyiben a többi energiatag értéke x-től független skalár, abban az esetben milyen az optimalizáció végén előálló szegmentáló görbe?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Legmeredekebb lejtő módszere esetén a Snake minimalizálandó energiafüggvények a megváltozását az alábbi összefüggés definiálja: <math>E(x) + \delta E(x) = E(x) + \int^1_0 \left( \frac{\partial P}{\partial x} - \alpha x'' + \beta x'''' \right)^T \cdot \delta x ds</math>. Oldja fel az <math>x, \delta x, P, \alpha, \beta</math> jelöléseket! Mit tudunk a legmeredekebb lejtő által megválasztott <math>\delta x</math> irányáról, és mit a hosszáról? (Segítségül a görbe belső energiáját az alábbi összefüggés definiálja: <math>E_{int}(x) = \frac{1}{2} \int^1_{s=0} \alpha(s) \cdot \left| \frac{\partial x}{\partial s}\right|^2 + \beta(s) \cdot \left| \frac{\partial^2 x}{\partial s^2}\right|^2 ds </math>.)
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Mi az Euler-Lagrange optimalizáció / feltétel alapötlete? Mondja ki a feltételt a Snake esetén! Amennyiben a Snake esetén teljesül a feltétel, akkor megtalálta az eljárás a globálisan minimális energiájú görbét? A kérdésre adott válaszát indokolja! Származtassa 1D diszkrét jelek esetén a Laplace szűrés, illetve a 4-edik derivált diszkrét közelítését.
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Magyarázza el a szemi-implicit minimalizáció alapötletét, és formálisan ismertesse a szemiimplicit minimalizáció egy-egy iterációját a Snake eljárás esetén (megelégszünk a differenciálegyenlet diszkretizáltjával, nem szükséges a pentadiagonális mátrix felírása). Segítségül a módszerrel Snake esetén az <math>\frac{\partial P}{\partial x^{(t)}} - \alpha \cdot {x''}^{(t)} + \beta \cdot {x''''}^{(t)} = -\delta t \cdot \left( x^{(t)} - x^{(t-1)} \right)</math> egyenlet megoldását keressük, ahol <math>x' = \frac{\partial x}{\partial s}</math> és <math>x(s)</math> definiálja a Snake kontúrját s „helyen”.
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan jelentkezik a lokális optimum probléma a Snake szegmentáló eljárás esetén. Milyen módszereket ismer a probléma kezelésére? Mi az ú.n. kétfázisú szegmentáció lényege (gondoljon az esettanulmányra)? A mellékelt ábrák segítségével magyarázza el az energiafüggvény/energiapotenciál multiscale Gaussal történő elmosásán alapuló többlépéses szegmentálás lényegét: [[Fájl:Orvosi_kepdiagnosztika_acm_snake_ell_abra.png]]
Fekete nyíllal jelöljük a Snake minimalizációjának kiindulási állapotát. Jelölje be, hogy az első szegmentáció leállásának az állapotát, és a 2. Szegmentáció indulásának és leállásának a helyét. Az ábrák és saját ismeretei alapján interpretálja <math>\sigma</math> paraméter értének megválasztását.
|szöveg=[TODO]
}}

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

2016-12-20T00:57:22Z

Csala Tamás:

Az [[Orvosi_képdiagnosztika]] tárgy egyik témaköre.

== Diák (2016) ==
* [http://home.mit.bme.hu/~hadhazi/Oktatas/OKD/diak/Kepjellemzok.pdf Digitális képek alkotása és tárolása]

== Összefoglaló ==

Jelforrások
* Fény: elektromágneses sugárzás
** Egyszerre hullám és részecske
*** Nyugalmi tömege nulla, sebessége állandó, frekvenciával arányos az energiája, polarizált.
*** Enerigájától függ, hogy különböző atomokkal hogyan lép kölcsönhatásba
** Rötgen foton (CT, Röntgen, Tomo): 10 keV / 100 pm - 100 keV / 10 pm
** Gamma foton (PET): ~1 MeV / ~1 pm
* Hang: Rugalmas közeg mechanikai rezgése
** Pl:Ultrahang

Fényérzékelés folyamata
* fény -> fotodióda -> kondenzátor -> analóg erősítő -> A/D átalakító -> digitális feldolgozás
* félvezetők működési elve:
** elektronok minden anyagban diszkrét energiával rendelkezhetnek (sávokban helyezkednek el).
** legfelső sáv a vezetési sáv (itt az e- többet okoz töltést), alatta a vegyértéksáv (itt a lyuk többlet okoz töltést)
** félvezetők esetén termikus mozgás a két sáv között
** N (Negative) típusú félvezető: e- többlet, P (Positive) típusú félvezető: lyuk többlet.

Dióda
* P és N félvezető egymás mellett, P -> N áram folyik (feszültség függő).
* Fotodióda: A P és N félvezető között átmeneti tartomány, az ide eső foton hatására keletkező töltéshordozók áramot okoznak, a dióda ezt méri (diszkrét impulzusok -> foton számláló detektor).

Fényérzékeny MOS kondenzátor
* fém elektróda – szigetelő – P félvezető – N félvezető szendvics, fémre pozitív töltések N félvezetőre negatív töltéseket csatolunk.
* fotoelektromos kölcsönhatás során vezetési elektron és lyuk keletkezik, ezek a feszültség hatására a félvezetőkbe mennek

Charge-coupled Device (CCD)
* fényérzékeny MOS kondenzátorokból áll (3 db / pixel, négyzetrácsban)
* töltéseket shiftelni lehet
* A fotoelektromos kölcsönhatás valószínűsége akkor nagy, ha az foton, és az e- kötési energiája közel azonos
** Röntgen, illetve gamma fotonnál a fotodiódák közel nulla valószínűséggel generálnak ármot.
** Szcintillátor: olyan anyag ami elnyeli a megfelelő energiájú fotont, és közben látható fotont emittál (amit a fotodióda detektálni tud).

Zajok:
* Fotonok inherens zaja: E{x} = Q esetén var{X} = sqrt(Q).
* egyéb hibák (lásd dia, szerintem nem fontosak)

LZW:
# Szótárat inicializálunk minden lehetséges pixel intenzitással
# Kikeressük a kódolni kívánt sorozat azon leghosszabb eddig még nem kódolt prefixét (W), mely már szerepel a szótárba (k kóddal)
# Hozzátoldjuk a tömörített kép végéhez k-t, majd bővítjük a szótárat [W|a]-val, ahol a a tömörítendő bitfolyam W utáni első eleme.
# GOTO 2.

Kép formátumok:
* BMP: Az összes képpont fénnyessége, opcionális LZW
* TIF
** Többféle színábrázolás, rétegek, átlátszóság
** LZW / (Huffman) Futáshossz / JPEG kódolás
* GIF
** 8 bites képek, animáció is, LZW
* PNG
** GIF lecserélése
** alpha csatorna, gamma korrekció, 16/48 bites színábrázolás
** fokozatos megjelenítés (minden pixelt csak egyszer tartalmaz a file)
** veszteségmentes, két fázisú tömörítés:
*** 1. fázis: egyszerű lineáris szűrés alapú predikció
*** 2. fázis: LZ77 tömörítés
* JPEG
** TODO
* DCM
** XML, van benne egy kép tag, ami lehet pl png, tiff, jpeg, de mellette meta adatok is
** A szabvány leírja a fájlok archiválásának módját is

== Ellenőzrő kérdések (2016) ==

{{Rejtett
|mutatott=Mit jelent a fény kettős természete (hullámmozgás és kvantumelméleti megközelítés). A fénynek, mint elektromágneses sugárzásnak milyen tulajdonságait ismeri? Mitől függ egy foton energiája? Ez mit befolyásol orvosi képalkotás során?
|szöveg=
Fény: elektromágneses sugárzás
* Egyszerre hullám és részecske
** Nyugalmi tömege nulla, sebessége állandó, frekvenciával arányos az energiája, polarizált.
** Enerigájától függ, hogy különböző atomokkal hogyan lép kölcsönhatásba
}}

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse a fényérzékelés folyamatát! Hogyan működnek a félvezetők? Mit jelentenek az alábbi fogalmak: vegyértéksáv, vezetési sáv, tiltott sáv, lyuk, elektron, N típus, P típusú félvezető? Hogyan épülnek fel és hogyan működnek a fényérzékeny MOS kapacitások?
|szöveg=
Fényérzékelés folyamata
* fény -> fotodióda -> kondenzátor -> analóg erősítő -> A/D átalakító -> digitális feldolgozás
* félvezetők működési elve:
** elektronok minden anyagban diszkrét energiával rendelkezhetnek (sávokban helyezkednek el).
** legfelső sáv a vezetési sáv (itt az e- többet okoz töltést), alatta a vegyértéksáv (itt a lyuk többlet okoz töltést)
** félvezetők esetén termikus mozgás a két sáv között
** N (Negative) típusú félvezető: e- többlet, P (Positive) típusú félvezető: lyuk többlet.

Dióda
* P és N félvezető egymás mellett, P -> N áram folyik (feszültség függő).
* Fotodióda: A P és N félvezető között átmeneti tartomány, az ide eső foton hatására keletkező töltéshordozók áramot okoznak, a dióda ezt méri (diszkrét impulzusok -> foton számláló detektor).

Fényérzékeny MOS kondenzátor
* fém elektróda – szigetelő – P félvezető – N félvezető szendvics, fémre pozitív töltések N félvezetőre negatív töltéseket csatolunk.
* fotoelektromos kölcsönhatás során vezetési elektron és lyuk keletkezik, ezek a feszültség hatására a félvezetőkbe mennek

}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan épülnek fel és hogy működnek a CCD érzékelők? Mit nevezünk szcintillációnak és mikor van rá szükség? Hogyan működnek és hogyan épülnek fel a látható fotonoknál nagyobb energiájú fotonokra (pl. uv, röntgen, gamma sugarak) érzékeny detektorok?
|szöveg=
Charge-coupled Device (CCD)
* fényérzékeny MOS kondenzátorokból áll (3 db / pixel, négyzetrácsban)
* töltéseket shiftelni lehet
* A fotoelektromos kölcsönhatás valószínűsége akkor nagy, ha az foton, és az e- kötési energiája közel azonos
** Röntgen, illetve gamma fotonnál a fotodiódák közel nulla valószínűséggel generálnak ármot.
** Szcintillátor: olyan anyag ami elnyeli a megfelelő energiájú fotont, és közben látható fotont emittál (amit a fotodióda detektálni tud).
}}

{{Rejtett
|mutatott=Mit nevezünk duál energiás röntgenfelvételnek, milyen energiaértékekkel készülnek és milyen célt szolgálnak az ilyen felvételek? Milyen technikai megoldásokat ismer duál energiás felvételek készítésére?
|szöveg=
???
}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan működik a Graphics Interchange Format alapú képtárolás? Ismertesse a Portable Network Graphics formátum során alkalmazott tömörítési eljárás főbb lépéseit!
|szöveg=
* GIF
** 8 bites képek, animáció is, LZW
* PNG
** GIF lecserélése
** alpha csatorna, gamma korrekció, 16/48 bites színábrázolás
** fokozatos megjelenítés (minden pixelt csak egyszer tartalmaz a file)
** veszteségmentes, két fázisú tömörítés:
*** 1. fázis: egyszerű lineáris szűrés alapú predikció
*** 2. fázis: LZ77 tömörítés
}}

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse a Joint Photographic Experts Group formátum tömörítő eljárásának főbb lépéseit. Milyen melléktermékeket okozhat ez a fajta tömörítő eljárás?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse a DICOM szabvány képtárolásának főbb jellemzőit, valamint a szabvány általánosabb jellegét!
|szöveg=
* XML, van benne egy kép tag, ami lehet pl png, tiff, jpeg, de mellette meta adatok is
* A szabvány leírja a fájlok archiválásának módját is
}}

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Orvosi képdiagnosztika-Digitális képek alkotása és tárolása

2016-12-19T23:46:46Z

Csala Tamás:

Orvosi képdiagnosztika

2016-12-19T23:21:40Z

Csala Tamás: /* Témakörök és ellenőrzőkérdéseik kidolgozása (folyamatban) */

A [[Vizuális informatika szakirány]] kötelező tárgya.

{{Tantárgy
| név = Orvosi képdiagnosztika
| tárgykód = VIMIMA04
| szak = info MSc
| kredit = 4
| félév = 2
| kereszt =
| tanszék = MIT
| jelenlét =
| minmunka =
| labor =
| kiszh =
| nagyzh = 1 db
| hf = 5 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tárgyhonlap = http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimima04
}}

== Jegyzetek ==
* Előadásdiák a [http://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimima04/jegyzet tárgyhonlapon].
* [[Media:orvosi_ellenorzo_kerdesek_2016.pdf|Ellenőrző kérdéssor a zárthelyihez (2016)]]
* [[Media:orvosi_ellenorzo_valaszok_2016.pdf|Ellenőrző kérdéssor kidolgozása (2016)]] (egy nappal a ZH előtt tették közzé a kérdéssort, a kidolgozásban biztosan vannak hibák, nem teljes válaszok)

== Témakörök és ellenőrzőkérdéseik kidolgozása (folyamatban) ==
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Képalkotó_diagnosztikai_eljárások|Képalkotó diagnosztikai eljárások]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Digitális_képek_alkotása_és_tárolása|Digitális képek alkotása és tárolása]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Lineáris_időinvariáns_rendszerek_és_képalkotás_metrikái|Lineáris időinvariáns rendszerek és képalkotás metrikái]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Fourier_analízis|Fourier analízis]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Inverz_probléma|Inverz probléma]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Képjavítás_előfeldolgozás| Képjavítás, előfeldolgozás]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Képszegmentálás|Képszegmentálás]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-ACM_Snake|ACM Snake]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Regisztrációs_eljárások|Regisztrációs eljárások]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Rekonstruciós_eljárások|Rekonstruciós eljárások]]
* [[Orvosi_képdiagnosztika-Diagnosztika_módszerei|Diagnosztika módszerei]]

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Orvosi képdiagnosztika-Digitális képek alkotása és tárolása

2016-12-19T23:16:48Z

Csala Tamás: Új oldal, tartalma: „= Digitális képek alkotása és tárolása = Az Orvosi_képdiagnosztika tárgy egyik témaköre. == Diák (2016) == * [http://home.mit.bme.hu/~hadhazi/Oktatas/O…”

= Digitális képek alkotása és tárolása =

Az [[Orvosi_képdiagnosztika]] tárgy egyik témaköre.

== Diák (2016) ==
* [http://home.mit.bme.hu/~hadhazi/Oktatas/OKD/diak/Kepjellemzok.pdf Digitális képek alkotása és tárolása]

== Ellenőzrő kérdések (2016) ==

{{Rejtett
|mutatott=Mit jelent a fény kettős természete (hullámmozgás és kvantumelméleti megközelítés). A fénynek, mint elektromágneses sugárzásnak milyen tulajdonságait ismeri? Mitől függ egy foton energiája? Ez mit befolyásol orvosi képalkotás során?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse a fényérzékelés folyamatát! Hogyan működnek a félvezetők? Mit jelentenek az alábbi fogalmak: vegyértéksáv, vezetési sáv, tiltott sáv, lyuk, elektron, N típus, P típusú félvezető? Hogyan épülnek fel és hogyan működnek a fényérzékeny MOS kapacitások?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan épülnek fel és hogy működnek a CCD érzékelők? Mit nevezünk szcintillációnak és mikor van rá szükség? Hogyan működnek és hogyan épülnek fel a látható fotonoknál nagyobb energiájú fotonokra (pl. uv, röntgen, gamma sugarak) érzékeny detektorok?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Mit nevezünk duál energiás röntgenfelvételnek, milyen energiaértékekkel készülnek és milyen célt szolgálnak az ilyen felvételek? Milyen technikai megoldásokat ismer duál energiás felvételek készítésére?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Hogyan működik a Graphics Interchange Format alapú képtárolás? Ismertesse a Portable Network Graphics formátum során alkalmazott tömörítési eljárás főbb lépéseit!
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse a Joint Photographic Experts Group formátum tömörítő eljárásának főbb lépéseit. Milyen melléktermékeket okozhat ez a fajta tömörítő eljárás?
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Rejtett
|mutatott=Ismertesse a DICOM szabvány képtárolásának főbb jellemzőit, valamint a szabvány általánosabb jellegét!
|szöveg=
[TODO]
}}

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Csala Tamás:

A [[Mérnök informatikus MSc | mérnök informatikus MSc]] Felsőbb matematika tárgyblokk egyik tantárgya.

{{Tantárgy
| név = Alkalmazott algebra és matematikai logika
| tárgykód = TE90MX57
| szak = info MSc
| kredit = 4
| félév =
| kereszt =
| tanszék =
| jelenlét =
| minmunka =
| labor =
| kiszh =
| nagyzh = 2 db
| hf =
| vizsga = írásbeli
| levlista =
| tad = https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/TE90MX41/
| tárgyhonlap = http://algebra.math.bme.hu/2016-17-1/BMETE90MX57-V0_NagyG
}}

=Alkalmazott algebra=

* Előadó: [http://algebra.math.bme.hu/nagy-gabor Nagy Gábor Péter]
* [https://www.dropbox.com/s/2wv0v6p7qaax36l/Applied%20Linear%20Algebra%20presentation.pdf?dl=0 Előadásdiák] (korábbról, angolul, de a tárgy anyagát ránézésre lefedeik)
* '''[http://math.bme.hu/~wettl/okt/Jegyzet/00la.pdf Hivatalos jegyzet]''' (Jóval részeltesebb, mint a tárgy anyaga)

{{Rejtett
|mutatott=Elavult anyagok, a régi különálló Alkalmazott algebra tárgyhoz:
|szöveg=
=== Segédanyagok ===
* [http://www.math.bme.hu/~ig/alkalg/ korábbi jegyzetek]
*[[Alkalmazott algebra - Előadások 2012 | Előadásjegyzet 2012-ből]], [http://www.math.bme.hu/~lukacs/bboard/alkalg/2012/ea_12aa.html ez] alapján.
*[[Media:Alkalg_jegyzet_2012_kezzelirt.pdf | Kézzel írt előadásjegyzet 2012]] Tartalmazhat [[Alkalmazott algebra - Hibák a kézzel írt 2012-es jegyzetben | hibákat]], az utolsó előadást még nem tartalmazza. (Lehet, hogy érdemes 50%-osban nyomtatni.)
*[[Media:Alkalg_jegyzet_2012_hivatalos.pdf | Hivatalos jegyzet 2012]]
*[[Media:Alkalg_jegyzet_2010_hivatalos.pdf | Hivatalos jegyzet 2010]] <- [[Media:Alkalg_jegyzet_2010_hivatalos_tartalomjegyzek.pdf | tartalomjegyzék]]
*[[Media:Alkalg_diasor_2012.pdf | Diasorok összefűzve]], [[Media:Alkalg_diasor_2012_vagva.pdf | teteje levágva]], [[Media:Alkalg_diasor_2012_vagva_8.pdf | 8 dia/oldal]]

=== Zárthelyik ===
*[[Media:Alkalg_zh_2011_regi.pdf | Régebbi zh-k]], és [[Media:Alkalg_zh_2011_regi_mego.pdf | megoldásaik]]
}}

= Matematikai logika =
* Előadó: [http://renyi.hu/~sagi/ Sági Gábor]
* '''[http://renyi.hu/~sagi/felsobbmatC-2010osz-eljgyz.html Hivatalos jegyzet]'''

{{Rejtett
|mutatott=Elavult anyagok, a régi különálló Matematikai logika tárgyhoz:
|szöveg=
===Segédanyagok===
A tárgyhonlapot nem tudjuk, hol van, egyáltalán van-e, egy nagyon régi maradványt sikerült csak megtalálni: http://www.renyi.hu/~sagi/teaching2010sep.html

2014-es honlap: http://www.math.bme.hu/~ferenczi/FelsoMatek14

*[[Media:Matematikailogika_jegyzet_2004.docx | Összefoglaló 2004]]

====2014-es összefoglalás====
Előadásjegyzet alapján, erősen kivonatolva (pl. a feladatmegoldások lépéseit kihagytam belőle) 
Leginkább csak tételek és definíciók. 
(Amelyik tétel vastaggal ki van emelve, arról elhangzott, hogy az fontos) 
Szerkeszthető (DOCX, W2013, egyenletszerkesztős): [[:File:Összefoglalo_2014_(docx).docx]] 
PDF: [[:File:Összefoglalo_2014_(pdf).pdf]]

===Zárthelyik===
*[[Media:Matematikailogika_zh_minta.pdf | Minta ZH]]
*[[Media:Matematikailogika_zh_minta_megoldas.pdf | Minta ZH megoldás]]
*[[Media:Matematikailogika_zh_20101129.png | 2010. őszi ZH]]
*[[Media:matlog_mintazh_2014osz.pdf | 2014. őszi minta ZH]]
*[[:File:2014_zh_1.jpg | 2014. ZH 1. oldal]]
*[[:File:2014_zh_2.jpg | 2014. ZH 2. oldal]]
}}

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Orvosi képdiagnosztika

2016-09-24T16:15:36Z

Csala Tamás: L

Játékfejlesztés laboratórium

2016-09-24T13:33:32Z

Csala Tamás: Lap létrehozása

A [[Vizuális informatika szakirány]] kötelező tárgya.

{{Tantárgy
| név = Játékfejlesztés laboratórium
| tárgykód = VIIIMA03
| szak = info MSc
| kredit = 4
| félév = 2
| kereszt =
| tanszék = IIT
| jelenlét = "elvben" kötelező, de nincs katalógus
| minmunka = házi
| labor =
| kiszh =
| nagyzh = nincs
| hf =
| vizsga = nincs
| levlista =
| tárgyhonlap = http://cg.iit.bme.hu/portal/oktatott-targyak/jatekfejlesztes
}}

== Jegyzetek ==
* Előadásdiák a [http://cg.iit.bme.hu/portal/oktatott-targyak/jatekfejlesztes tárgyhonlapon].

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Kiterjesztett valóság és gépi látás mobil eszközökön

2016-09-24T13:26:43Z

Csala Tamás:

A [[Vizuális informatika szakirány]] kötelező tárgya.

{{Tantárgy
| név = Kiterjesztett valóság és gépi látás mobil eszközökön
| tárgykód = VIIIMA02
| szak = info MSc
| kredit = 4
| félév = 2
| kereszt =
| tanszék = IIT
| jelenlét = nem kötelező
| minmunka = házi
| labor =
| kiszh =
| nagyzh = nincs
| hf =
| vizsga = írásbeli
| levlista =
| tárgyhonlap = http://sirkan.iit.bme.hu/dokeos/courses/VIIIMA02/
}}

== Jegyzetek ==
* Előadásdiák a [http://sirkan.iit.bme.hu/dokeos/courses/VIIIMA02/ tárgyhonlapon], bejelentkezés után.

{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}