Danmarks Tekniske Universitet - .DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 1 ... Opgave

  • View
    212

  • Download
    0

Embed Size (px)

Text of Danmarks Tekniske Universitet - .DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 1 ... Opgave

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 1

    Danmarks Tekniske Universitet

    Skriftlig prve, den 6. juni 2013

    Kursus navn: Indledende Medicinsk Billedanalyse

    Kursusnr: 02511

    Varighed: 4 timer

    Tilladte hjlpemidler: Alle hjlpemidler er tilladt.

    Vgtning: Alle opgaver vgtes ligeligt.

    Navn:

    Underskrift:

    Bord nr.:

    Opgave 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Svar

    Opgave 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25Svar

    Svarmulighederne for hvert sprgsml er nummereret fra 1 til 6. For hvertsprgsml skal nummeret p den valgte svarmulighed indfres i skemaetovenfor. Indfres et forkert nummer i skemaet kan dette rettes ved at "svrte"detforkerte nummer over og anfre det rigtige nummer nedenunder. Er der tvivlom meningen med en rettelse, betragtes sprgsmlet som ubesvaret. KUNFORSIDEN SKAL AFLEVERES. Afleveres blankt eller forlades ek-samen i utide, skal forsiden alligevel afleveres. Kladde, mellemregninger ogbemrkninger tillgges ingen betydning, kun tallene indfrt ovenfor reg-istreres.

    Der gives 5 points for et korrekt svar og -1 for et ukorrekt svar. Ubesvaredesprgsml eller et 6-tal (svarende til "ved ikke") giver 0 points. Det antalpoints, der krves for, at et st anses for tilfredsstillende besvaret, afgresendeligt ved censureringen af sttene.

    HUSK at forsyne opgaveteksten med navn, underskrift og bord nummer.

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 2

    Opgave 13.1

    Punkterne (x, y) = (3, 4) og (x, y) = (5, 4) transformeres med transforma-tionsmatricen:

    [0.8 1.11.2 0.7

    ](1)

    og herefter beregnes afstanden mellem dem. Afstanden er:

    1. 2.88

    2. 1.92

    3. 1.23

    4. 2.01

    5. 1.86

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 3

    Opgave 13.2

    P billedet, der ses i Figur 1 er der fundet et path via dynamic programming: P = [(1, 4), (2, 4), (3, 5), (4, 5), (5, 5), (6, 4)]. Der bruges et Matlab matrixkoordinatsystem. Hvad er den totale cost for det fundne path.

    1. 196

    2. 154

    3. 201

    4. 185

    5. 132

    6. Ved ikke

    Figur 1: Grayscale billede

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 4

    Opgave 13.3

    Et kamera med field-of-view p 6 har taget et billede af pupilen i et je,der lige prcis passer i billedet, nr kameraet holdes i en afstand af 5 cm tiljets centrum. Pupilen er en cirkel. Hvad er arealet af pupilen:

    1. 0.33 cm2

    2. 0.64 cm2

    3. 0.18 cm2

    4. 0.50 cm2

    5. 0.22 cm2

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 5

    Opgave 13.4

    Et 6 x 6 billede fyldes ud med vrdier, der er givet ved gray level run lengthkodningen: 4, 4, 6, 6, 3, 200, 4, 110, 5, 20, 6, 55, 8, 13. Billedet har et 0-baseret (x,y) koordinatsystem med origo i vre venstre hjrne. Der udfresen filtrering med en 3x3 vertical Prewitt filter kernel. Hvad bliver resultateti den pixel, der har koordinater (2,3)?

    1. 5

    2. 0

    3. 200

    4. 60

    5. 55

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 6

    Opgave 13.5

    Et 6 x 6 billede kan beskrives med en gray level run length kodning: 4, 4, 6,6, 3, 200, 4, 110, 5, 20, 6, 55, 8, 13. Hvad er compression ratio?

    1. 0.8

    2. 1.4

    3. 2.6

    4. 0.4

    5. 1.7

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 7

    Opgave 13.6

    Der udfres en template matching p billedet i Figur 2 (venstre) med tem-plate billedet, der ses i Figur 2 (hjre). Hvad bliver correlation i den mark-erede pixel?:

    1. 10110

    2. 98741

    3. 201312

    4. 149768

    5. 145933

    6. Ved ikke

    Figur 2: Venstre: Gray scale image. Hjre: Template

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 8

    Opgave 13.7

    Der udfres en template matching med template billedet, der ses i Figur 2(hjre) p billedet i Figur 2 (venstre). Hvad bliver normalized cross correla-tion i den markerede pixel?

    1. 0.70

    2. 0.47

    3. 0.56

    4. 0.87

    5. 0.93

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 9

    Opgave 13.8

    P billedet der ses i Figur 3 udfres der en filtrering med 3x3 minimum rankfilter. P resultatbilledet udfres der derefter en filtrering med en Horizontal3x3 Sobel Kernel. Hvad bliver pixelvrdien i den markerede pixel?

    Figur 3: Grayscale billede

    1. -34

    2. -55

    3. 5

    4. 35

    5. 65

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 10

    Opgave 13.9

    P billedet, der ses i Figur 4 udfres en linear gray level mapping sdanat den nye maksimum vrdi i billedet er 210 og den nye minimum vrdi ibilledet er 45. Hvad bliver vrdien i den pixel, der har vrdien 120 i originalbilledet?

    1. 127

    2. 122

    3. 115

    4. 118

    5. 130

    6. Ved ikke

    Figur 4: Grayscale billede

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 11

    Opgave 13.10

    P billedet i Figur 5 udfres

    (I SE1) SE2,

    hvor SE1 og SE2 ses i Figur 6. Hvor mange forgrundspixels er der i resultat-billedet?

    Figur 5: Binrt billede I. Hvide pixels er forgrund (1) og sorte pixels erbaggrund (0).

    Figur 6: Venstre: SE1, Hjre: SE2. Hvide pixels er forgrund (1) og sortepixels er baggrund (0). Centeret er markeret med et sort kryds.

    1. 2

    2. 4

    3. 3

    4. 7

    5. 5

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 12

    Opgave 13.11

    Der laves en BLOB analyse p billedet, der ses i Figur 7. Billedet har et 0-baseret (x,y) koordinatsystem med origo i vre venstre hjrne. Ved at bruge8-connectivity findes den mindste BLOB. P denne BLOB beregnes centerof mass. Den er:

    1. (3.4, 4.2)

    2. (1.8, 5.8)

    3. (1.5, 5.3)

    4. (2.8, 4.5)

    5. (2.3, 5.2)

    6. Ved ikke

    Figur 7: Binrt billede I. Hvide pixels er forgrund (1) og sorte pixels erbaggrund (0).

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 13

    Opgave 13.12

    P billedet, der ses i Figur 8 laves en minimum distance classification medto klasser. Klasse 1 har middelvrdi 117 og klasse 2 har middelvrdi 83. Depixels, der tilhrer klasse 1 udgr en BLOB, som har en bounding box ratiop:

    1. 0.5

    2. 0.8

    3. 1.0

    4. 1.1

    5. 1.6

    6. Ved ikke

    Figur 8: Grayscale billede

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 14

    Opgave 13.13

    Der laves en BLOB analyse p billedet, der ses i Figur 7. Ved at bruge 4-connectivity findes den strste BLOB. P denne BLOB beregnes arealet ogcompactness. Herefter udfres en BLOB classification i forhold til de klasser,der er vist i nedenstende tabel. Der bruges klassifikation uden normalisering.

    Klasse Areal CompactnessType 1 13 0.2Type 2 14 0.4Type 3 16 0.5Type 4 16 0.6Type 5 17 0.9

    BLOBen bliver klassificeret som:

    1. Type 1

    2. Type 2

    3. Type 3

    4. Type 4

    5. Type 5

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 15

    Opgave 13.14

    P billedet, der ses i Figur 9 udfres en gamma mapping med = 0.75.Herefter sttes der et threshold med vrdien 120 hvor pixels over thresholdsttet til forgrund. Hvor mange forgrundspixler er der i resultatbilledet?

    1. 1

    2. 3

    3. 5

    4. 6

    5. 8

    6. Ved ikke

    Figur 9: Grayscale billede

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 16

    Opgave 13.15

    En ekspert har markeret et st billeder med udvalgte omrder. Pixelvrdiernei de udvalgte omrder kan ses i nedenstende tabel sammen med den vvstype,de reprsenterer. Original billedets pixelvrdier ligger mellem 0 og 255. Derlaves nu en minimum distance pixel classification af billedet p Figur 10.

    Vv pixelvrdierBaggrund 9, 7, 8, 9Tarm 45, 48, 52, 45

    Rygmarv 65, 64, 60, 62Milt 76, 77, 77, 76

    Knogle 200, 210, 208, 201

    Figur 10: Grayscale billede

    Hvad bliver den markerede pixel klassificeret som:

    1. Baggrund

    2. Tarm

    3. Rygmarv

    4. Milt

    5. Knogle

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 17

    Opgave 13.16

    Hvilket af flgende udsagn er forkert?

    1. focal length for en simpel linse kan ikke ndres.

    2. Et billede vil typisk f strre kontrast nr der bruges histogram stretch-ing

    3. Et median filter er bedre til at fjerne ridser end et mean filter.

    4. En image gradient giver for hvert punkt, den retning med strst n-dring i billedet.

    5. Et histogram over pixelvrdier kan beskrives via en Gaussfordelingmed tre parametre.

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 18

    Opgave 13.17

    P Figur 11 ses det skematisk hvordan rntgenstrling med en startintensitetp I0 passerer igennem et uhomogent materiale. x1 til x7 er afstande og 1til 4 er linear attenuation coefficients. Hvad bliver rntgenintensiteten pfilmen, der hvor pilen peger?

    Figur 11: Rntgenstrling igennem uhomogent materiale.

    1. I0 exp(1(x2 + x5) 2x2 3x6 4(x4 x6))

    2. I0 exp(1(x2 x5) 2x3 3x6 4(x4 x6))

    3. I0 exp(1(x2 + x5) 2x3 3x6 4(x4 + x6))

    4. I0 exp(1x5 2x3 3x6 4(x4 x6))

    5. I0 exp(1(x2 + x5) 2x3 3x6 4(x4 x6))

    6. Ved ikke

  • DTU. Kursus 02511. Forside + 25 sider. 6. juni 2013. 19

    Opgave 13.18

    P Figur 12 ses det skematisk hvordan rntgenstrling med en startintensitetp I0 passerer igennem et uhomogent materiale. x1 til x7 er afstande og 1til 4 er linear attenuation coefficients. Der mles to udgangsintensiteter IAog IB. Hvad er forholdet

    IAIB

    :

    1. exp(1(x2 x1 x7) 3x6 4(x7 x6))

    2. exp(1(x2 + x5 x