https://vik.wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Orvosi_k%C3%A9pfeldolgoz%C3%A1s_%C3%A9s_vizualiz%C3%A1ci%C3%B3_-_Lov%C3%A1nyi_k%C3%A9rd%C3%A9sekOrvosi képfeldolgozás és vizualizáció - Loványi kérdések - Laptörténet2026-05-18T06:29:26ZAz oldal laptörténete a wikibenMediaWiki 1.43.8https://vik.wiki/index.php?title=Orvosi_k%C3%A9pfeldolgoz%C3%A1s_%C3%A9s_vizualiz%C3%A1ci%C3%B3_-_Lov%C3%A1nyi_k%C3%A9rd%C3%A9sek&diff=157238&oldid=prevDavid14: David14 átnevezte a(z) LovanyiKerdesek lapot a következő névre: Orvosi képfeldolgozás és vizualizáció - Loványi kérdések2013-02-06T10:12:26Z<p>David14 átnevezte a(z) <a href="/index.php?title=LovanyiKerdesek&action=edit&redlink=1" class="new" title="LovanyiKerdesek (a lap nem létezik)">LovanyiKerdesek</a> lapot a következő névre: <a href="/Orvosi_k%C3%A9pfeldolgoz%C3%A1s_%C3%A9s_vizualiz%C3%A1ci%C3%B3_-_Lov%C3%A1nyi_k%C3%A9rd%C3%A9sek" title="Orvosi képfeldolgozás és vizualizáció - Loványi kérdések">Orvosi képfeldolgozás és vizualizáció - Loványi kérdések</a></p>
<table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="hu">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Régebbi változat</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">A lap 2013. február 6., 12:12-kori változata</td>
</tr><tr><td colspan="4" class="diff-notice" lang="hu"><div class="mw-diff-empty">(Nincs különbség)</div>
</td></tr>
<!-- diff cache key my_wiki:diff:1.41:old-145879:rev-157238 -->
</table>David14https://vik.wiki/index.php?title=Orvosi_k%C3%A9pfeldolgoz%C3%A1s_%C3%A9s_vizualiz%C3%A1ci%C3%B3_-_Lov%C3%A1nyi_k%C3%A9rd%C3%A9sek&diff=145879&oldid=prevUnknown user: Új oldal, tartalma: „{{GlobalTemplate|Valaszthato|LovanyiKerdesek}} __TOC__ == Orvosi képfeldolgozás - Loványi ellenőrző kérdései == ====1. Különböző orvosi kép modalitások …”2012-10-22T11:43:21Z<p>Új oldal, tartalma: „{{GlobalTemplate|Valaszthato|LovanyiKerdesek}} __TOC__ == Orvosi képfeldolgozás - Loványi ellenőrző kérdései == ====1. Különböző orvosi kép modalitások …”</p>
<p><b>Új lap</b></p><div>{{GlobalTemplate|Valaszthato|LovanyiKerdesek}}<br />
<br />
__TOC__<br />
== Orvosi képfeldolgozás - Loványi ellenőrző kérdései ==<br />
<br />
====1. Különböző orvosi kép modalitások rövid jellemzése, összehasonlításuk====<br />
* Transzmissziós elvű eljárások (pl. CT) - szöveten áthaladó sugár azzal kölcsönhatásba lép, tulajdonság változik<br />
* Emissziós elv (pl. PET) - vizsgálandó szövetbe sugárzó anyagot juttatunk - sugárzás mértékét mérjük<br />
* Indukált emisszió (pl. MRT) - vizsgált szövet tulajdonságok külső gerjesztés hatására változnak<br />
====2. Multimodális képfeldolgozás jelentősége, példákkal alátámasztva====<br />
* '''Például: Térbeli emberi mozgás követése'''<br />
** Optikai követés: sok pont, de bonyolultabb feldolgozás<br />
** Ultrahangos követés: robosztus, de csak a markereket<br />
** Szenzorfúzió: kamera + ultrahang<br />
====3. Orvosi képek regisztrációja, Főtengely regisztrációs algoritmus====<br />
{{InLineImageLink|Valaszthato|LovanyiKerdesek|par1.JPG}}<br />
{{InLineImageLink|Valaszthato|LovanyiKerdesek|par2.JPG}}<br />
====4. Képfeldolgozás általános lépéseinek rövid bemutatása &#8211; algoritmikuspéldákkal illusztrálva====<br />
* előfeldolgozás<br />
* (jellemző/objektum) detektálás<br />
* szegmentálás<br />
* analízis, osztályozás, diagnosztika<br />
====5. Digitális kép reprezentációja: &#8222;mit&#8221; &#8222;hogyan&#8221; mérjünk a képen? Globális vs.lokális képjellemzők, &#8222;kívánatos&#8221; tulajdonságok====<br />
* '''Képreprezentáció'''<br />
** Belső reprezentáció: régió-alapú (amikor az intenzitás, szín, textúra, stb. a fontos)<br />
** Külső reprezentáció: régió-határ alapú (amikor az alak, él, stb. a fontos)<br />
* '''Képjellemzők kívánatos tuljadonságai'''<br />
** Hatékony implmentáció<br />
** Hatékony osztályozás<br />
** Méret invariancia<br />
** Transzláció invariancia<br />
** Rotáció invariancia<br />
** ...<br />
* '''Globális vs Lokális'''<br />
** hmm?...<br />
====6. Régió határ mértékek (éldetektálás, kontúrkövetés, lánckód, signature,...)====<br />
* '''Lánckód'''<br />
** Külső reprezentáció - régió határokat írja le<br />
** Közelítés egyenes szegmensekkel<br />
** 4 vagy 8 szomszédos képmodell<br />
** Implementáció<br />
*** Kezdőpont megkeresése<br />
*** Óramutató járásával egyező vagy ellentétes irányban elfordulva a következő szomszédos pont megkeresése és összekötés<br />
** Gyorsabb implementáció<br />
*** Éldetektált kép durvább raszter szerű újramintavételezése<br />
*** Amelyik rasztert érinti az eredeti régióhatár - megjelölve, összekötés<br />
** Érzékeny a kezdőpontválasztásra, rotációra, méretre egyaránt<br />
* '''Lenyomat (signature)'''<br />
** 1-dimenziós régió-határ mérték<br />
** Egy egyszerű implementáció: súlyponttól való távolság a szög függvényében<br />
** Transzláció invariáns<br />
** Rotáció invariáns: pl. legyen a legtávolabbi pont a kezdőpont<br />
** Skálázás invariáns: pl. távolság normálás<br />
* További régió-határ mértékek:<br />
** régió-határ hossz<br />
** görbület<br />
** átmérő <br />
====7. Régió mértékek (terület, kompaktság,...)====<br />
* Régió mértékek:<br />
** régió terület<br />
** kompaktság mérték = kerület^2/terület<br />
** Régió intenzitás átlag/max/min érték<br />
** Átlagérték alatti/feletti pixelek aránya<br />
====8. Régió topológiai mértékek (Euler szám,...)====<br />
* Régiók szakítását/összekötését nem okozó deformációkra érzéketlen<br />
* V-Q+F=C-H=E<br />
* V = sarkok száma<br />
* Q = élek száma<br />
* F = poligonok száma<br />
* C = egybefüggő régiók száma<br />
* H = lyukak száma<br />
* E = Euler szám<br />
{{InLineImageLink|Valaszthato|LovanyiKerdesek|euler.JPG}}<br />
====9. BLOB jellemzők, döntési stratégiák jellemzőtérben====<br />
* BLOB jellemzők:<br />
** pixelek száma<br />
** Lyukak száma<br />
** Objektumok területe<br />
** Lyukak területe<br />
** Teljes terület (lyuk+obj)<br />
** Kerület = kontúr hoszza<br />
** Befoglaló keret<br />
*** Bal felső sarok pozíciója <br />
*** Befoglaló keret szélessége, magassága<br />
** Súlypont<br />
** Kompaktság<br />
** körkörösség<br />
** legnagyobb távolság(Feret átmérő)<br />
** Orientáció (Feret átmérő orientációja)<br />
** Alak (befoglaló keret oldalainak aránya, illeszkedés téglalapba, ellipszisbe)<br />
* Döntési stratégiák:<br />
** A jellemzőtérben egy Modell és BLOB közötti távolság mérték meghatározása<br />
** Jellemző illesztés (több dimenziós jellemző térben, azaz jellemző hipertérben)<br />
** Euklideszi távolság, vagy egyes jellemzők nagyobb súllyal való figyelembevétele<br />
<br />
====10. Ideális pin-hole kamera modell, közelítés a valósághoz====<br />
https://wiki.sch.bme.hu/bin/view/Infoszak/IpariKepfeldolgozasEllenorzo02#11_Pin_hole_kamera_model<br />
====11. 2D kép(ek)ből 3D információ: mik a robusztus jellemzők, 5 alapelv rövidbemutatása====<br />
<br />
* ha van mélységinformáció (pl. lézeres letapogatás), abból következtethetünk a 3D információkra<br />
<br />
{{InLineImageLink|Valaszthato|LovanyiKerdesek|robosztus.png}}<br />
<br />
* 5 alapelv:<br />
** '''shape from shading:''' árnyalásból<br />
** '''shape from texture:''' texturából<br />
** '''shape from stereo:''' 2 kép diszparitásából, epipoláris geometria<br />
** '''shape from structured lighting:''' 1 kamera + 1 aktív megvilágítás<br />
** '''shape from motio:''' mozgásból, optikai áramlás<br />
<br />
====12. Epipoláris geometria====<br />
<br />
* '''motivációja:''' hol érdemes keresni (a másik képen) az összetartozó pontpárokat<br />
<br />
{{InLineImageLink|Valaszthato|LovanyiKerdesek|epipol.png}}<br />
<br />
====13. Optikai áramlás====<br />
<br />
* nagyon magas szintű, robosztus képjellemző, de nehezen is számítható<br />
* az információ inkább a mozgásról, mint a látványról szól<br />
* az alábbi jellemzők lefelé haladva egyre robosztusabbak, de egyre nehezebben is számíthatók (fent alacsony, lent magas szintű képjellemzők):<br />
** intenzitás<br />
** szín<br />
** él<br />
** sarokpont<br />
** blobok<br />
** aktív kontúr<br />
** textúra<br />
** ''optikai áramlás''<br />
<br />
* "shape from motion"<br />
* mérjük az intenzitások elmozgását a képen<br />
* ennek segítségével szegmentálhatunk:<br />
** mozgó nézőpont esetén: relatív álló/mozgó síkokat, "közel/távol"<br />
** álló nézőpont esetén: a képen mozgó objektumokat<br />
<br />
====14. Éldetektálás konvolúcióval====<br />
<br />
* mi az él? => olyan hely, ahol nagy a gradiens<br />
* ekkor viszont négy eltérő fizikai jelenség is eredményezhet élet a képen<br />
** felületi szín/intenzitás<br />
** felületi normális<br />
** mélységérték<br />
** megvilágítás (pl. becsillogások)<br />
* a cél lokálisan maximális gradiens-értékek keresése<br />
** megfelelően mátrixszal konvolválunk (középen nagy érték, körülötte kisebbek)<br />
** lehetséges vízszintesen és függőlegesen egymás után keresni<br />
** a kapott eredményt ''küszöbözni'' kell ("mennyire nagy gradiens számít élnek?")<br />
*** a küszöböt algoritmus-szinten, automatikusan meghatározni nem triviális feladat!<br />
<br />
====15. Morfológiai alapfogalmak (Hit and Fit, erózió, dilatáció, nyitás, zárás, csontváz)====<br />
<br />
* '''dilatáció'''<br />
** "Hit" műveleten alapul<br />
** ha ha ''egyetlen'' 1-es a SE-ből illeszkedik a bemeneti képre => kimenet=1, egyébként kimenet=0<br />
** (diák 16-23-ig)<br />
** az objektum nagyobb lesz, a lyukak betömődnek<br />
<br />
* '''erózió'''<br />
** "Fit" műveleten alapul<br />
** ha az ''összes'' 1-es a SE-ből illeszkedik a bemeneti képre => kimenet=1, egyébként kimenet=0<br />
** (diák 25-32-ig)<br />
** az objektum kisebb lesz<br />
<br />
* negált képen dilatáció = erózió!<br />
* strukturáló elemben (SE) lehet "don't care"<br />
<br />
* '''kontúr megkeresése'''<br />
** bemeneti kép dilatációja<br />
** bemeneti kép kivonása a dilatált kéből<br />
** marad az élkép<br />
<br />
* '''nyitás''' - objektumok szeparálása, kis objektumok eltüntetése (jobb mint egy sima erózió)<br />
** ''motiváció:'' a kis (zaj) objektumok kiszedése, '''DE''' a megőrzendő objektum mérete és formája változatlan maradjon!<br />
** nyitás = erózió + dilatáció<br />
** ugyanazzal a SE-mel<br />
** <math>f(x,y) (o) SE = (f(x,y) (-) SE) (+) SE</math><br />
** idempotens<br />
<br />
* '''zárás''' - lyukak betömése (jobb mint csak a dilatáció)<br />
** ''motiváció:'' betömni a lyukakat, '''DE''' megtartani az eredeti méretet és formát<br />
** zárás = dilatáció + erózió<br />
** szintén ugyanazzal a SE-mel<br />
** <math>f(x,y) (.) = (f(x,y) (+) SE) (-) SE</math><br />
** idempotens<br />
<br />
* '''CSONTVÁZ:''' <br />
** '''Definíció 1:''' a maximális méretű, még az objektumba foglalható diszkek súlypontjával<br />
** '''Definíció 2:''' azok a pontok, amelyek az objektum határvonalain lévő 2 ponttól azonos minimális távolságra fekszenek<br />
** '''Meghatározás 1:''' erózió és dilatáció műveletekkel<br />
** '''Meghatározás 2:''' erózió sorozatával; leállítási kritérium - amikor az erózió mindkét oldalról azonos pillanatban ér el egy pontot (_"préritűz" algoritmus_)<br />
** már nagyon kis zaj hatására sokat változik<br />
<br />
====16. Egy video-rate morfológiai célhardver algoritmusai (struktúra vektor,kontúrkövetés, geometriai, topológiai leírás, ...)====<br />
<br />
* '''struktúra vektor:'''<br />
** Geometriai jellemzők meghatározása konvolúcióval<br />
** 2x2-es bináris ablak, 16 lehetséges topológia: csupán ezek számosságából meglepően sok minden származtatható (v0..v15)<br />
** A fólián egy lehetséges halmaza 10 független geometriai jellemzőnek (ezek az egyes topológiák összegeként állnak elő, pl. vizszintes vetülete a kerületnek: Pn=v2+v6+v10+v14, stb.)<br />
** Az eauler szám kivételével "ránézésre" értelmezhetőek a képletek<br />
<br />
* '''kontúrkövetés:'''<br />
** Kontúr sokkal több, mint az él: ez '''globális információ''', de a célhardver egyszerre NEM lát többet 2 sornál (ez nagyon lokális).<br />
** Bináris képen az él értelmezése: fehér/fekete v. fekete/fehér átmenet a sorokban.<br />
** Algoritmus szemléltetése: aktuális/előző tárolt sor = sáv, sávba belépő/kilépő élpontok, követő pont kijelölés stratégia<br />
** Objektum/lyuk esetén a kontúr körbejárási iránya változik! Soron belül a kontúrok egymásba ágyazódását jelzi.<br />
<br />
* '''topológiai leírás:'''<br />
** Külső és belső kontúrokat címkézzük<br />
** "üres" kontúr (nem vesz körül más kontúr(oka)t) "típusa" = 1<br />
** Az algoritmus: <br />
*** Ha az n kontúr k db kontúrt vesz körül:<br />
**** type(n)= http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cprod_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bk%7D%20p%28type%28m_%7Bi%7D%29%20.gif<br />
**** Pl. ha egy A kontúr tartalmaz egy több kontúrt nem tartalmazó (type=1) és két olyan kontúrt, amik egy újabb kontúrt tartalmaznak (type=2): type(A)=2*3*3=18<br />
***** típus : 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18<br />
***** prímszámok: 1 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 39 41 43 47 53 59<br />
** A visszaállítás menete: a kontúr "értékének" prímszámokra való bontása.<br />
*** pl. A=413 --> =7*59 -->4-es és 18-as típusú kontúrok vannak benne.<br />
*** a 4-es típusú csakis 2 db 1-es típusúból állhat elő, stb.<br />
<br />
* '''geometriai leírás:'''<br />
** struktúravektorból származtatható?, lásd ott<br />
<br />
====17. Invariáns makrojellemzők====<br />
<br />
* meghatározhatók Fourier-transzformációval<br />
* '''Feldolgozás általános lépései'''<br />
** 1. lépés: kontúr menti újra mintavételezéssel a digitalizálás "zaja" kiszedhető<br />
** 2. lépés: Fourier transzformáció<br />
** 3. lépés: szűrés frekvencia/térbeli tartományban - pl. nagy rendszámú együttható elhagyása<br />
** 4. lépés: alakegyütthatók - kontúrok invariáns alak jellemzőinek meghatározása<br />
<br />
* *Alkalmazhatósági feltétel*: az információ zöme a régió határra, a kontúr alakjában koncentrálódjon (pl. a régión belüli textúra ne legyen releváns)<br />
<br />
====18. Orvosi képek tömörítése iránti igény (miért?, hogyan?)====<br />
<br />
* fontos pl. képi adatbázisok, telediagnosztika, elektronikus páciens adatok portabilitása miatt<br />
* tömörítsünk, DE meg kell őrizni a részleteket: egyes alkalmazásoknál (pl. mammográfiás felvételek) a lokális részletek (mikro-kalcifikációk) alapvető fontosságúak!<br />
* ebből következően célszerű '''alkalmazás-specifikus''' algoritmusokat használni<br />
* esetleg -- szintén alkalmazástól függően -- az 'érdekes' részeket veszteségmentese, az 'érdektelen' részeket veszteségesen kódolhatjuk<br />
<br />
====19. JPEG====<br />
<br />
* "Joint Photographic Expert Group"<br />
* veszteséges, veszteségmentes<br />
* intraframe (képbeli) kódolás<br />
* "jó" természetes képekre, kevésbé jó szövegre, vonalas ábrákra<br />
* DCT-t használ (diszkrét koszínusz transzformáció)<br />
** hasonlóan a DFT-hez (diszkrét Fourier) tértranszformáció, de kevesebb koefficienssel jobb közelítést ad<br />
* a DCT-koefficiensek valós értékűek, szemben a DFT komplex értékeivel<br />
* 8x8-as blokkonként DCT<br />
* blokkon belül zig-zag szkennelés<br />
** hogy miért? -- alacsonyfrekvenciás koefficiensek a vektor elejére kerülnek<br />
* 8x8 => 1x64 vektor<br />
<br />
====20. Vektorkvantálás====<br />
<br />
* a vektorkvantálás a négyszintű modellből (pixel-blokk-kontextus-tartalom szint) a blokkszinten működik<br />
* egy-egy blokkot a szótárban található hozzá legközelebbi szomszédjával helyettesítünk, majd ennek az indexét tároljuk<br />
* dekódoláskor a szótárban keressük az indexet, majd helyreállítjuk a blokkot<br />
* ha fel tudjuk osztani a képet 'érdekes' és 'nem érdekes' részekre, az adaptív blokkméret nagyon jó eredményre vezethet!<br />
* átvitel zajos csatornán:<br />
** a hibásan átvitt indexek miatt egy-egy átviteli hiba nagyon látványos blokk-hibát eredményez a képen<br />
* ennek elkerülésére a szótárt tartsuk rendezetten (pl. Kohonen-háló)<br />
<br />
* kontextus szinten véges állapotú vektorkvantálást (Finite State VQ, FSVQ) használhatunk<br />
** ekkor az adott helyre a szótárnak csak az előző blokkok ismeretében szóbajöhető rész-szótárból választunk indexet<br />
<br />
<br />
[[Category:Valaszthato]]</div>Unknown user