Válasz Kellermayer Miklós Professzor Úr bírálatára
|
|
- Ábel Kelemen
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Válasz Kellermayer Miklós Professzor Úr bírálatára Mindenekelőtt nagyon köszönöm a Professzor Úr alapos és gondolatébresztő bírálatát. A megfogalmazott bírálati pontok hasznos segítséget adtak a kutatás további irányainak kijelöléséhez. 1 Általános megjegyzések 1.1 Megjegyzés 1. A jelölt állítása szerint (p.1) a biológiai rendszerek leírása, modellezése általában nem lehetséges a mérnöki gyakorlatban szokásos módszerek közvetlen alkalmazásával. Ezzel szemben akár egyedi molekulák, pl. mechanoenzimek, motorfehérjék, vagy éppen kontraktilis (pl. izom) és támasztó (pl. csont) szövetek tulajdonságainak és működésének leírására különösen nagy sikerrel alkalmazhatók mérnöki analógok és szempontok. Hogyan lehetne a fenti állítást körültekintőbben, teljesebben átfogalmazni? Egyetértek a bíráló megjegyzésével, mérnöki modellek és módszerek alapvető segítséget adnak az élettani rendszerek leírásában és működésük megértésében. Az értekezésből idézett állítás arra utal, hogy a fiziológiás rendszerek és folyamatok általában összetettebbek, mint a mesterségesen létrehozott műszaki rendszerek. A mérnöki módszerek közvetlen alkalmazása nehézségének kiemelésével azt igyekeztem érzékeltetni, hogy a fiziológiás rendszerek összetettsége miatt az orvosi diagnosztikai és terápiás feladatok megoldásához felhasznált mérnöki módszerek alkalmazásánál különös körültekintéssel kell eljárni, a feladatok sikeres megoldásához a mérnöki módszerek lényeges továbbfejlesztésére van szükség. Az értekezés állításának ilyen formán történő átformálása pontosabban tükrözi a szándékolt mondanivalót. 1.2 Megjegyzés 2. A SPECT-től azt olvashatjuk (p.7), hogy előnye nem-invazív volta, vagyis általa a beteg szervezetét annak feltárása nélkül lehet vizsgálni. Megjegyzem, az orvostudomány mindazon eljárásokat invazívnak tekinti, amelyek - akár a test feltárása nélkül - interferálhatnak a szervezet működésével. Ennek megfelelően az ionizáló sugárzásokat felhasználó eljárások is ide tartoznak. Köszönöm a Professzor Úr pontosító megjegyzését, pontatlanul fogalmaztam az állítást, arra céloztam, hogy a test feltárása nélkül kaphatunk információt a belső szervek és szövetek állapotáról. 1
2 2 Első tézisre vonatkozó megjegyzések 2.1 Megjegyzés 3. A SPECT képrekonstrukcióban sikerrel alkalmazzák mind a Filtered Back Projection (FBP), mind a Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) módszereket. A jelölt az utóbbi módszert választotta, de a két módszert behatóbban nem hasonlította össze. Történt-e bármilyen próbálkozás a párhuzamosított számítógépes módszerek FBP módszerre való adaptálására? A Filtered Back Projection (FBP) rekonstrukció alkalmazása esetén a kihívást a különböző képminőség romlást eredményező fizikai jelenségek figyelembe vétele jelenti. Az elnyelés kompenzálására elvileg a 2000-es évek elején Novikov [1], ill. Natterer [2] adott módszert az ún. attenuated radon transform inverz transzformációjának meghatározásával. Ez a módszer is számításigényes, ennek a párhuzamos implementációjával megpróbálkoztak Wen és társai [3], azonban további képjavító módszereket nem tudtak az eljárásba beépíteni. Általánosságban igaz, hogy más fizikai jelenségek pontos modelljének beépítése az FBP módszerekbe nehéz. A jelenségek hatásának elnyomására különböző közelítő módszereket próbálnak alkalmazni, például a kamera távolságfüggő képfelbontását az adatok előszűrésével igyekeznek közelíteni. A kutatás elején én is emiatt döntöttem az MLEM módszer mellett, mely esetén alkalmazhatóak az értekezésben bemutatott kompenzációs modellek. 2.2 Megjegyzés 4. A SPECT képalkotáskor keletkező elkent képpontok egy-egy "point spread" függvénynek (PSF) felelnek meg, amelyek a tárgy (i.e., gamma fotonokat emittáló góc) mint alapfüggvény és a leképező rendszer (kollimátor + detektor) mint transzferfüggvény konvolúciójával állnak elő. A transzferfüggvény ismeretében dekonvolúcióval nagy hűséggel lehet előállítani a tárgy képét, és ezt a módszert sikerrel alkalmazzák a mikroszkópiában. Lehete-e alkalmazni ezt a dekonvolúciós technikát azon problémák orvoslására, amelyeket a jelölt célul kitűzött (inhomogenitás, távolságfüggés)? A detektor pontválasz függvényt az értekezésben is ismertnek tekintem, az MLEM algoritmusba épített távolságfüggő detektorfelbontás hatását kompenzáló módszer lényegében ezt, a megjegyzésben említett dekonvoluciót végzi el. Az értekezésben javasolt módszer ennek gyors végrehajtását teszi lehetővé. 2.3 Megjegyzés 5. A CT alapú elnyelési térkép mennyire fogadható el a SPECT elnyelési térképeként (p.23), figyelembe véve az alkalmazott fotonok különböző energiáit és ennek megfelelően a különböző abszorpciós mechanizmusokat (i.e., fotoeffektus, Compton-szórás, párkeltés, rugalmas szóródás)? Az elnyelő közeg elnyelési együtthatóinak CT kép alapján történő meghatározására általánosan használt módszert alkalmaztam én is az értekezésben említettek szerint. Az elnyelési együtthatók nem a CT kép intenzitás értékeinek mechanikus lineáris transzformációjával (átskálázásával) kerülnek meghatározásra, hanem a CT kép alapján történt szegmentálás után az egyes szöveti tartományok az adott állományra jellemző elnyelési együtthatókkal kerülnek kitöltésre. 2.4 Megjegyzés 6. A szórás vs. Kollimátor távolság kalibrációs görbe (p.26) mennyiben minta- illetve műszerfüggő? 2
3 A görbe hogyan függ az intenzitástól (becsapódott fotonszámtól)? Alacsony fotonszám esetén mennyire pontosan illeszthető Gauss görbe az elkent képpontokra? Ki lehetne-e számolni egy minimális szükséges aktivitást amellyel az adott felbontás elérhető? A kalibrációs görbét a távolságfüggő detektorfelbontás hatását kompenzáló módszerhez szükséges meghatározni a kalibráció során kimért adatok alapján. Jogos a bíráló felvetése, a kalibráció során fontos a jó statisztikájú mérések készítése, így elnyelő közeg nélkül történik. A kimért pontválasz függvények a detektor jellemzőitől (kollimátor paramétereitől, szcintillációs kristály tulajdonságaitól, adatgyűjtő elektronika jellemzőitől) fognak függeni, tehát a kalibrációs görbe mindenképpen műszerfüggő. 2.5 Megjegyzés 7. A 3D-OSEM algoritmus valóban meggyőzően adta vissza az aktivitás térbeli eloszlását a fantom mintákban ( képek), illetve járult hozzá a képi minőség javulásához klinikai anyagok esetében. Figyelembe véve azonban azt, hogy a képminőséget zavaró tényező magában a szöveti tulajdonságban, annak inhomogén abszorbanciájában rejlik, nem történt-e információvesztés? Megfordítva, a hagyományos (2D-OSEM) és az újonnan kifejlesztett (3D-OSEM) módszerekkel szerzett képek különbségéből lehet-e következtetni magára a szöveti abszorbancia inhomogenitására, illetve fel lehet-e térképezni a lokális abszorbanciát? Elvileg van lehetőség a két rekonstrukció összehasonlítására. Az értekezésben javasolt módszer azonban abból indul ki, hogy rendelkezésre áll az általában a CT kép alapján előállított elnyelő közeg elnyelési térképe, emiatt az összehasonlítás gyakorlati haszna várhatóan kicsi. 2.6 Megjegyzés 8. Mi az a "Partial Volume Effect" (p.41)? Partial Volume Effect (PVE) néven azt a jelenséget értjük, amikor a képrekonstrukció során egy adott rekonstruált voxel különböző anyagi jellemzőjű anyagok helyezkednek el. Ez akkor kap jelentőséget, ha az eltérő anyagi jellemzők (pl. elnyelési együttható, radioaktivitás stb.) befolyásolják a rekonstrukció kimenetelét. Ilyenkor mindig kérdés, hogy a rekonstrukció melyik jelen levő anyag jellemzőit veszi figyelembe, esetleg azok valamilyen kombinációját. A PVE jelenség kezelésére számos módszer létezik. 2.7 Megjegyzés 9. A jelölt a módszerével rekonstruált SPECT képek esetében megnövekedett "élességet" és "kontrasztosságot" állapít meg ( képek). Volna-e ezen paramétereknél egzaktabb, kvantitatívebb összehasonlítási mérőszám? Technikai szempontból a SPECT rekonstrukcióval előállított képek minőségi összehasonlításánál az eredeti aktivitás eloszlás pontos rekonstruálása a legfontosabb szempont, minden más képminőség jellemzésére szolgáló mérőszámot csak ennek függvényében érdemes vizsgálni. Emiatt a rekonstrukció minőségének kvantitatív mérésekor matematikai fantomokról szimulációval készített vetületi képek alapján végrehajtott rekonstrukciót szokás végezni. A rekonstruált képet ezután az eredeti, ismert aktivitás eloszlással hasonlíthatjuk össze. Hasonló mérés is elképzelhető, ekkor valamilyen ismert geometriájú fizikai fantomot használhatunk, azonban az ilyen mérések nagy körültekintést igényelnek. A távolság mérésére általában az ún. CC normát vagy az L2 normát használjuk. 3
4 A CC norma (D CC ) definíciója a következő: ahol I 1 és I 2 az aktivitáskoncentráció értékekből képzett vektorokat, C 1,2 pedig a kovariancia mátrixot jelöli. Hasonlóan definiálhatjuk az L2 normát (D L2 ): ahol n a voxelek száma, I 1 a referencia kép, I 2 a rekonstruált kép aktivitás értékeit tartalmazó vektor. A fenti definíció szerint mindkét norma a [0,100] intervallumra képez le, és 0, ha a két kép egyezik. Az L2 norma a két térrész egymásnak megfelelő pozícióiban elhelyezkedő voxeleinek intenzitás-értékben mért négyzetes távolságát számolja ki, így minden geometriai torzításra nagyon érzékeny. A CC norma ezzel szemben a lineáris torzításra érzéketlen. Gyakorlatban, mint említettem a normákat ismert aktivitású referencia képpel célszerű összehasonlítani. Különböző rekonstrukciós módszerrel készített rekonstruált képek összehasonlításakor a távolság normák számításával kapott kvantitatív eredmény nem igazán informatív a képeken előforduló különböző zajok miatt. Ilyen esetekben mindkét rekonstrukció referenciától mért távolsága sokkal kifejezőbb. Ezt az értékelési módszert, ill. ezen normákat alkalmaztuk az egyes képrekonstrukciós módszerek kidolgozása során. Az 1. ábra, 2. ábra mindkét norma esetén bemutatja azok alakulását, emellett az ábrákon, ill. a 3. ábrán szereplő képek egyben lehetőséget adnak a kvalitatív értékelésre is. 4
5 Elnyelő közeg nélküli matematikai fantomról készült felvétel távolságfüggő detektorfelbontás nélküli rekonstrukciója Elnyelő közeg nélküli matematikai fantomról készült felvétel távolságfüggő detektorfelbontással történt rekonstrukciója A fenti felvételek rekonstrukciója során az egyes iterációkban előállított kép CC normával jellemzett távolsága a referencia fantomtól A fenti felvételek rekonstrukciója során az egyes iterációkban előállított kép L2 normával jellemzett távolsága a referencia fantomtól 1. ábra Az értekezésben javasolt és a hagyományos képrekonstrukciós módszerek összehasonlítása a képminőség szempontjából távolságfüggő detektorfelbontás elemzése 5
6 Elnyelő közeget tartalmazó matematikai fantomról készült felvétel távolságfüggő detektorfelbontás és elnyelési korrekció nélküli rekonstrukciója Elnyelő közeget tartalmazó matematikai fantomról készült felvétel távolságfüggő detektorfelbontással és elnyelési korrekcióval készült rekonstrukciója A fenti felvételek rekonstrukciója során az egyes iterációkban előállított kép CC normával jellemzett távolsága a referencia fantomtól A fenti felvételek rekonstrukciója során az egyes iterációkban előállított kép L2 normával jellemzett távolsága a referencia fantomtól 2. ábra Az értekezésben javasolt és a hagyományos képrekonstrukciós módszerek összehasonlítása a képminőség szempontjából elnyelési korrekció és távolságfüggő detektorfelbontás elemzése 3. ábra (következő oldalon) A Derenzo fantom rekonstrukciója a hagyományos módszerrel (felül), és az értekezésben javasolt rekonstrukciós módszer segítségével (lent). 6
7 7
8 A rekonstrukciós képek kvantitatív módon történő összehasonlítására a fenti módszereken kívül az értekezés 1.5 fejezetében is említett ún. bullseye típusú összehasonlítást is gyakran alkalmazzák a gyakorlatban. Erre a 4-5. ábrákon adok két példát. A bullseye képeken a rekonstruált voxeltömb aktivitás értékeit az elemzés elején kijelölt tengelyből induló vetítéssel egy hengerpalástra, majd annak palástját egy körre képezzük le. A különböző irányokba történő vetítéskor meghatározzuk az adott irányba eső aktivitások maximumát, amit megjelenítünk. Ekkor az egyes levetített területrészeken található maximális aktivitás értékeket össze lehet hasonlítani. Ez a módszer a szívfal vastagságának vizsgálatakor általánosan használt. A bemutatott ábrákon a javasolt módszer képminőségre gyakorolt hatását is jól láthatjuk, mindkét ábra tartalmaz képjavító eljárással és anélkül végrehajtott rekonstrukciós eredményt. 4. ábra Elnyelés korrekcióval és anélkül végrehajtott rekonstrukció összehasonlítása bullseye megjelenésben Biodex Lung-Spine fantomról készített felvétel segítségével 8
9 5. ábra Elnyelés és DDSR korrekcióval és anélkül végrehajtott rekonstrukció összehasonlítása bullseye megjelenésben henger fantomról készített felvétel segítségével 9
10 3 Második tézisre vonatkozó megjegyzések 3.1 Megjegyzés 10. A foggyökércsatorna vonalvázának lefutása mellett (p.59) meg lehet-e határozni a csatorna egyéb geometriai paramétereit (pl. keresztmetszeti alak, méret)? Van-e olyan "aranystandard" módszer a gyökércsatorna lefutásának megmérésére, amellyel a jelölt által kifejlesztett algoritmust össze lehet hasonlítani? Ennek tükrében a 90%-os siker ráta mennyire tekinthető jónak? Mindkét eljárás során előáll a foggyökér csatorna középvonalán kívül a csatorna fala által határolt térrész határa. Így a gyökércsatorna minden geometriai jellemzőjét meg lehet határozni. A fogorvosi gyakorlatban a legnagyobb segítséget a csatorna középvonala jelenti, mert a csatornák számát és lefutását lehet rajta látni. Természetesen az összes többi jellemző megjeleníthető szükség esetén. A gyökércsatorna meghatározására szolgáló algoritmusok között nehéz aranystandardnak tekinthető módszer találni. Az értekezésben megadott, a pontosságot leíró eredmények értékelése szempontjából a 90%-nál jobb felismerési hatékonyságot úgy kell értelmezni, hogy a sikeres esetekben a szakértői vélemény alapján sem lehetett volna a felismert középvonalon javítani. Hozzá kell azonban tenni, hogy a sikertelennek ítélt esetekben is meghatározásra került a valóságoshoz közelítő középvonal, azonban egyes részeken a szakértő képes volt rajta javítani. Az értekezésben ezt az automatikus eljárással elérhető meglehetősen nagy pontosságot tartom jelentős eredménynek, nem utolsósorban azért, mert ilyen automatikus működő módszer korábban nem került publikálásra. 3.2 Megjegyzés 11. A jelölt állítása szerint (p.66) "A felvételek jel/zaj viszonya fordított arányban áll a pácienst érő sugárdózissal". Ez bizonyára elírás, amely a rákövetkező mondatnak is ellentmond. Való igaz az idézett mondat megfogalmazása félreérthető volt, természetesen nagyobb sugárdózisnál jobb lesz a jel/zaj viszony, ahogy az az idézett mondatot követő szövegrészben is szerepel. 10
11 4 Harmadik tézisre vonatkozó megjegyzések 4.1 Megjegyzés 12. Ha az MRI képalkotás során keletkező inhomogén zaj a mintában (a betegben) keletkezik, az mennyiben tekinthető zajnak vagy jelnek? Más szóval, lehet-e ennek a zajnak hasznos mintafüggő tulajdonsága? A vonatkozó tézispontban megnevezett, a hasznos jelhez képest nagy amplitúdójú inhomogén zaj mint az az értekezésben is szerepel igen gyakran tapasztalt jelenség az MR képalkotás során. Különböző fizikai jelenségek okozhatják ezt a képi megjelenésében egymáshoz hasonló formában jelentkező zajt. A zajt okozó jelenségek nagyobb része általában a képalkotó berendezések működéséből adódik és leggyakrabban kalibrációs hibákra vezethető vissza. Azonban a zajt okozó jelenségek kisebb része mint arra a bíráló is céloz az adott beteghez kapcsolható. Ezen esetekben nagyon jogos a megjegyzésben írt felvetés, nevezetesen lehetséges-e diagnosztikai céllal felhasználni az értekezésben zajnak tekintett jelkomponenst. Az értekezésben javasolt módszer erre lehetőséget ad, mert a módszer melléktermékeként előáll az inhomogén zaj becslése. Ha a betegre jellemző korábban zajnak tekintett jel modelljét meg lehet határozni és az megkülönböztethető a berendezésből származó zajtól, akkor a javasolt módszerrel adott becslés alapján az inhomogén eredetileg zajnak tekintett jelkomponensből származó információ felhasználható diagnosztikai célra. Ez egy lehetséges továbbfejlesztési lehetősége az általam javasolt módszernek. Irodalom [1] R. Novikov, An Inversion Formula for the Attenuated X-Ray Transformation, Arkiv för Matematik, vol. 40, no. 1, pp , 2002.) [2] F. Natterer, Inversion of the Attenuated Radon Transform, Inverse Problems, vol. 17, no. 1, p. 113, 2001 [3] Wen, J., Wang, Z., Li, B., Li, T., Liang, Z., Speed up of an analytical algorithm for nonuniform attenuation correction by using PC video/graphics card architecture. IEEE Transactions on Nuclear Science, 51, Budapest, május 13. Benyó Balázs 11
E(L)JÖVENDŐ. IKT kutatási eredmények a gazdaság és a társadalom szolgálatában. 1 Intelligens környezet és e-technológiák
E(L)JÖVENDŐ IKT kutatási eredmények a gazdaság és a társadalom szolgálatában 2011. 11. 07. 1 IKT P1 T9 Modell alapú mérnöki módszerek kidolgozása orvosi és műszaki alkalmazásokhoz dr. Benyó Balázs VIK
RészletesebbenKéprekonstrukció 3. előadás
Képrekonstrukció 3. előadás Balázs Péter Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Szegedi Tudományegyetem Computed Tomography (CT) Elv: Röntgen-sugarak áthatolása 3D objektum 3D térfogati kép Mérések
RészletesebbenMTA DOKTORA PÁLYÁZAT DOKTORI ÉRTEKEZÉS KÉPALKOTÓ ÉS KÉPFELDOLGOZÓ ELJÁRÁSOK HATÉKONYSÁGÁNAK NÖVELÉSE AZ ORVOSINFORMATIKÁBAN.
MTA DOKTORA PÁLYÁZAT DOKTORI ÉRTEKEZÉS KÉPALKOTÓ ÉS KÉPFELDOLGOZÓ ELJÁRÁSOK HATÉKONYSÁGÁNAK NÖVELÉSE AZ ORVOSINFORMATIKÁBAN Benyó Balázs a műszaki tudomány kandidátusa Budapest 2013. Tartalomjegyzék Bevezetés
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
RészletesebbenHadházi Dániel.
Hadházi Dániel hadhazi@mit.bme.hu Orvosi képdiagnosztika: Szerepe napjaink orvoslásában Képszegmentálás orvosi kontextusban Elvárások az adekvát szegmentálásokkal szemben Verifikáció és validáció lehetséges
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenCompton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III.
Compton-effektus jegyzıkönyv Zsigmond Anna Fizika BSc III. Mérés vezetıje: Csanád Máté Mérés dátuma: 010. április. Leadás dátuma: 010. május 5. Mérés célja A kvantumelmélet egyik bizonyítékának a Compton-effektusnak
RészletesebbenAkusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika
RészletesebbenÚj módszerek a nukleáris medicina képalkotó algoritmusainak és eljárásainak javítására
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Irányítástechnika és Informatika Tanszék Új módszerek a nukleáris medicina képalkotó algoritmusainak és eljárásainak javítására PhD értekezés Szlávecz Ákos
RészletesebbenGeofizikai kutatómódszerek I.
Geofizikai kutatómódszerek I. A gravitációs és mágneses kutatómódszer Dr. Szabó Norbert Péter egyetemi docens Miskolci Egyetem Geofizikai Intézeti Tanszék e-mail: norbert.szabo.phd@gmail.com 1. A gravitációs
RészletesebbenA maximum likelihood becslésről
A maximum likelihood becslésről Definíció Parametrikus becsléssel foglalkozunk. Adott egy modell, mellyel elképzeléseink szerint jól leírható a meghatározni kívánt rendszer. (A modell típusának és rendszámának
RészletesebbenIzotópok. Izotópok. diagnosztikai alkalmazásai. diagnosztikai alkalmazásai. Képalkotó eljárásokkal nyerhető információ
Izotópok Izotópok diagnosztikai alkalmazásai diagnosztikai alkalmazásai Izotópdiagnosztikai eljárás lépései Alkalmas, radioaktív molekulák bejuttatása Az aktivitás eloszlásának, változásának követése Képalkotó
RészletesebbenKamerakalibráció és pozícióbecslés érzékenységi analízissel, sík mintázatokból. Dabóczi Tamás (BME MIT), Fazekas Zoltán (MTA SZTAKI)
, 2008 feb. 4-5 Kamerakalibráció és pozícióbecslés érzékenységi Bódis-Szomorú András Dabóczi Tamás (BME MIT), Fazekas Zoltán (MTA SZTAKI) Méréstechnika- és Információs Rendszerek Tanszék BME Rendszer-
RészletesebbenFolyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv
Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Zsigmond Anna Julia Fizika MSc I. Mérés vezet je: Horváth Ákos Mérés dátuma: 2010. október 21. Leadás dátuma: 2010. november 8. 1 1. Bevezetés A mérés
RészletesebbenPET gyakorlati problémák. PET rekonstrukció
CT Computed Tomography 3D képalkotó eljárások Csébfalvi Balázs E-mail: cseb@iit.bme.hu Irányítástechnika és Informatika Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2 / 26 CT Történeti áttekintés
RészletesebbenDekonvolúció a mikroszkópiában. Barna László MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Nikon-KOKI képalkotó Központ
Dekonvolúció a mikroszkópiában Barna László MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Nikon-KOKI képalkotó Központ 2015 Fourier-Sorok Minden 2π szerint periodikus függvény előállítható f x ~ a 0 2 + (a
RészletesebbenDIGITÁLIS KÉPANALÍZIS KÉSZÍTETTE: KISS ALEXANDRA ELÉRHETŐSÉG:
DIGITÁLIS KÉPANALÍZIS KÉSZÍTETTE: KISS ALEXANDRA ELÉRHETŐSÉG: kisszandi@mailbox.unideb.hu ImageJ (Fiji) Nyílt forrás kódú, java alapú képelemző szoftver https://fiji.sc/ Számos képformátumhoz megfelelő
RészletesebbenMérési jegyzőkönyv. 1. mérés: Abszorpciós spektrum meghatározása. Semmelweis Egyetem, Elméleti Orvostudományi Központ Biofizika laboratórium
Mérési jegyzőkönyv 1. mérés: Abszorpciós spektrum meghatározása A mérés helyszíne: Semmelweis Egyetem, Elméleti Orvostudományi Központ Biofizika laboratórium A mérés időpontja: 2012.02.08. A mérést végezte:
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 9.
Matematikai geodéziai számítások 9 Szabad álláspont kiegyenlítése Dr Bácsatyai, László Created by XMLmind XSL-FO Converter Matematikai geodéziai számítások 9: Szabad álláspont kiegyenlítése Dr Bácsatyai,
Részletesebbenminipet labor Klinikai PET-CT
minipet labor Klinikai PET-CT Pozitron Emissziós Tomográfia A Pozitron Emissziós Tomográf (PET) orvosi képalkotó eszköz, mely háromdimenziós funkcionális képet ad. Az eljárás lényege, hogy a szervezetbe
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 5.
Matematikai geodéziai számítások 5 Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5: Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Lektor: Dr Benedek Judit Ez a modul a TÁMOP
RészletesebbenRekonstrukciós eljárások. Orvosi képdiagnosztika 2017 ősz
Rekonstrukciós eljárások Orvosi képdiagnosztika 2017 ősz Pozitron emissziós tomográfia alapelve Szervezetbe pozitron kibocsátására képes radioaktív izotópot tartalmazó anyagot visznek cukoroldatban. Sejtek
RészletesebbenAdatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán
Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán MTA KFKI Részecske és Magfizikai Intézet, Biofizikai osztály Az egy adatsorra (idősorra) is alkalmazható módszerek Példa: Az epileptikus
RészletesebbenDigitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.
Digitális mérőműszerek Digitális jelek mérése Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt. MIRŐL LESZ SZÓ? Mit mérjünk? Hogyan jelentkezik a minőségromlás digitális jel esetében?
RészletesebbenDiagnosztikai röntgen képalkotás, CT
Diagnosztikai röntgen képalkotás, CT ALAPELVEK A röntgenkép a röntgensugárzással átvilágított test árnyéka. A detektor vagy film az áthaladó, azaz nem elnyelt sugarakat érzékeli. A képen az elnyelő tárgyaknak
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 9.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 9 MGS9 modul Szabad álláspont kiegyenlítése SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői
RészletesebbenMagspektroszkópiai gyakorlatok
Magspektroszkópiai gyakorlatok jegyzıkönyv Zsigmond Anna Fizika BSc III. Mérés vezetıje: Deák Ferenc Mérés dátuma: 010. április 8. Leadás dátuma: 010. április 13. I. γ-spekroszkópiai mérések A γ-spekroszkópiai
RészletesebbenTEXTÚRA ANALÍZIS VIZSGÁLATOK LEHETŐSÉGEI A RADIOLÓGIÁBAN
TEXTÚRA ANALÍZIS VIZSGÁLATOK LEHETŐSÉGEI A RADIOLÓGIÁBAN Monika Béres 1,3 *, Attila Forgács 2,3, Ervin Berényi 1, László Balkay 3 1 DEBRECENI EGYETEM, ÁOK Orvosi Képalkotó Intézet, Radiológia Nem Önálló
RészletesebbenA mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015
A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel
Részletesebben3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás
3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 15. Digitális Alakzatrekonstrukció Méréstechnológia, Ponthalmazok regisztrációja http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54
RészletesebbenMatematika A1a Analízis
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Vektorok StKis, EIC 2019-02-12 Wettl Ferenc ALGEBRA
RészletesebbenModern Fizika Labor Fizika BSC
Modern Fizika Labor Fizika BSC A mérés dátuma: 2009. május 4. A mérés száma és címe: 9. Röntgen-fluoreszencia analízis Értékelés: A beadás dátuma: 2009. május 13. A mérést végezte: Márton Krisztina Zsigmond
RészletesebbenMRI áttekintés. Orvosi képdiagnosztika 3. ea ősz
MRI áttekintés Orvosi képdiagnosztika 3. ea. 2015 ősz MRI Alapelv: hogyan lehet mágneses vizsgálattal valamilyen anyag (jelen esetben az élő emberi szervezet) belső felépítéséről információt kapni? A mágneses
RészletesebbenGauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei
A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.
RészletesebbenKépfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008
Képfeldolgozás 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 1 / 61 Alapfogalmak transzformációk Deníció Deníció Geometriai korrekciókra akkor van szükség, ha a képr l valódi
RészletesebbenDETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS
Műszaki Földtudományi Közlemények, 83. kötet, 1. szám (2012), pp. 271 276. HULLADÉKOK TEHERBÍRÁSÁNAK MEGHATÁROZÁSA CPT-EREDMÉNYEK ALAPJÁN DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST
Részletesebben6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján
Közelítő és szimbolikus számítások 6. gyakorlat Sajátérték, Gersgorin körök Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor Vinkó Tamás London András Deák Gábor jegyzetei alapján . Mátrixok sajátértékei
RészletesebbenNumerikus matematika. Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, Lebegőpontos számok
Numerikus matematika Irodalom: Stoyan Gisbert, Numerikus matematika mérnököknek és programozóknak, Typotex, 2007 Lebegőpontos számok Normák, kondíciószámok Lineáris egyenletrendszerek Legkisebb négyzetes
RészletesebbenKépalkotás modellezése, metrikái. Orvosi képdiagnosztika 2017 ősz
Képalkotás modellezése, metrikái Orvosi képdiagnosztika 2017 ősz Jelölésjegyzék Rendszer válasza f gerjesztésre: Dirac-delta: x ; egységugrás: 0 idejű Dirac-delta gerjesztése a rendszer válasza: h x x
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenNagyságrendek. Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz. Friedl Katalin BME SZIT február 1.
Nagyságrendek Kiegészítő anyag az Algoritmuselmélet tárgyhoz (a Rónyai Ivanyos Szabó: Algoritmusok könyv mellé) Friedl Katalin BME SZIT friedl@cs.bme.hu 018. február 1. Az O, Ω, Θ jelölések Az algoritmusok
RészletesebbenTérinformatika és Geoinformatika
Távérzékelés 1 Térinformatika és Geoinformatika 2 A térinformatika az informatika azon része, amely térbeli adatokat, térbeli információkat dolgoz fel A geoinformatika az informatika azon része, amely
RészletesebbenMérési adatok illesztése, korreláció, regresszió
Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
RészletesebbenDr. Palkó András. SZTE ÁOK Radiológiai Klinika NEK Képalkotó Diagnosztikai Centrum Szeged
MultiDetector ComputedTomography Dr. Palkó András SZTE ÁOK Radiológiai Klinika NEK Képalkotó Diagnosztikai Centrum Szeged MSCT = multislice computed tomography MDCT = multidetector (-row) computed tomography
RészletesebbenTranszmissziós és emissziós leképezés. SPECT vizsgálatok sajátosságai Sugárgyengítés-korrekció. Varga József
SPECT vizsgálatok sajátosságai Sugárgyengítés-korrekció Transzmissziós és emissziós leképezés tomo + gráfia = szelet + kép (görög) Varga József Debreceni Egyetem OEC Nukleáris Medicina Intézet SPECT alapjai
RészletesebbenMatematika A2 vizsga mgeoldása június 4.
Matematika A vizsga mgeoldása 03. június.. (a (3 pont Definiálja az f(x, y függvény határértékét az (x 0, y 0 helyen! Megoldás: Legyen D R, f : D R. Legyen az f(x, y függvény értelmezve az (x 0, y 0 pont
RészletesebbenDigitális képek feldolgozása Előfeldolgozás Radiometriai korrekció Geometriai korrekció Képjavítás Szűrők Sávok közötti műveletek Képosztályozás Utófe
Távérzékelés Digitális felvételek előfeldolgozása (EENAFOTOTV, ETNATAVERV) Erdőmérnöki szak, Környezettudós szak Király Géza NyME, Erdőmérnöki Kar Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet Földmérési
RészletesebbenSPECT képalkotása. Hesz Gábor február
SPECT képalkotása Hesz Gábor 2013. február 1. Bevezető Az orvosi képalkotó eljárások segítségével neminvazív módon nyerhetünk információkat a test felépítéséről és működéséről, a szervek anatómiájáról
RészletesebbenKutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése
Kutatási beszámoló 2015. február Gyüre Balázs BME Fizika tanszék Dr. Simon Ferenc csoportja Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése A TKI-Ferrit Fejlsztő és Gyártó Kft.-nek munkája
RészletesebbenNem roncsoló tesztelés diszkrét tomográfiával
Nem roncsoló tesztelés diszkrét tomográfiával Dr. Balázs Péter, adjunktus Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék SZTE TTIK, Informatikai Tanszékcsoport A teszteléshez használt CT berendezés lapdetektor
RészletesebbenA kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9
A kálium-permanganát és az oxálsav közötti reakció vizsgálata 9a. mérés B4.9 Név: Pitlik László Mérés dátuma: 2014.12.04. Mérőtársak neve: Menkó Orsolya Adatsorok: M24120411 Halmy Réka M14120412 Sárosi
RészletesebbenSugárzások kölcsönhatása az anyaggal
Radioaktivitás Biofizika előadások 2013 december Sugárzások kölcsönhatása az anyaggal PTE ÁOK Biofizikai Intézet, Orbán József Összefoglaló radioaktivitás alapok Nukleononkénti kötési energia (MeV) Egy
RészletesebbenMérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1
Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
Részletesebben5. Az adszorpciós folyamat mennyiségi leírása a Langmuir-izoterma segítségével
5. Az adszorpciós folyamat mennyiségi leírása a Langmuir-izoterma segítségével 5.1. Átismétlendő anyag 1. Adszorpció (előadás) 2. Langmuir-izoterma (előadás) 3. Spektrofotometria és Lambert Beer-törvény
RészletesebbenFunkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján
Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján Képalkotási technikák 4 Log Resolution (mm) 3 Brain EEG & MEG fmri TMS PET Lesions 2 Column 1 0 Lamina -1 Neuron -2 Dendrite -3 Synapse -4 Mikrolesions
RészletesebbenModern Fizika Labor. 5. ESR (Elektronspin rezonancia) Fizika BSc. A mérés dátuma: okt. 25. A mérés száma és címe: Értékelés:
Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: 2011. okt. 25. A mérés száma és címe: 5. ESR (Elektronspin rezonancia) Értékelés: A beadás dátuma: 2011. nov. 16. A mérést végezte: Szőke Kálmán Benjamin
RészletesebbenPajzsmirigy dózis meghatározása baleseti helyzetben gyermekek és felnőttek esetén
Pajzsmirigy dózis meghatározása baleseti helyzetben gyermekek és felnőttek esetén A CAThyMARA (Child and Adult Thyroid Monitoring After Reactor Accident) projekt előzetes eredményei Pántya Anna, Andrási
RészletesebbenAz Orvosi Fizika Szigorlat menete a 2012/2. tanévtől
Az Orvosi Fizika Szigorlat menete a 2012/2. tanévtől 1. A szigorlat menete A szigorlatot a Fizikus MSc orvosi fizika szakirányos hallgatók a második vagy harmadik szemeszterük folyamán tehetik le. A szigorlat
RészletesebbenFourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea. 2017 ősz 5. Előadás témái Fourier transzformációk és kapcsolataik: FS, FT, DTFT, DFT, DFS Mintavételezés, interpoláció Folytonos
RészletesebbenRöntgen-gamma spektrometria
Röntgen-gamma spektrométer fejlesztése radioaktív anyagok elemi összetétele és izotópszelektív radioaktivitása egyidejű meghatározására Szalóki Imre, Gerényi Anita, Radócz Gábor Nukleáris Technikai Intézet
RészletesebbenAz ipari komputer tomográfia vizsgálati lehetőségei
Az ipari komputer tomográfia vizsgálati lehetőségei Dr. Czinege Imre, Kozma István Széchenyi István Egyetem 6. ANYAGVIZSGÁLAT A GYAKORLATBAN KONFERENCIA Cegléd, 2012. június 7-8. Tartalom A CT technika
RészletesebbenRöntgensugárzás az orvostudományban. Röntgen kép és Komputer tomográf (CT)
Röntgensugárzás az orvostudományban Röntgen kép és Komputer tomográf (CT) Orbán József, Biofizikai Intézet, 2008 Hand mit Ringen: print of Wilhelm Röntgen's first "medical" x-ray, of his wife's hand, taken
RészletesebbenZ bozonok az LHC nehézion programjában
Z bozonok az LHC nehézion programjában Zsigmond Anna Julia MTA Wigner FK Max Planck Institut für Physik Fizikus Vándorgyűlés Szeged, 2016 augusztus 24-27. Nehézion-ütközések az LHC-nál A-A és p-a ütközések
RészletesebbenKUTATÁSI JELENTÉS. Multilaterációs radarrendszer kutatása. Szüllő Ádám
KUTATÁSI JELENTÉS Multilaterációs radarrendszer kutatása Szüllő Ádám 212 Bevezetés A Mikrohullámú Távérzékelés Laboratórium jelenlegi K+F tevékenységei közül ezen jelentés a multilaterációs radarrendszerek
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenE x μ x μ K I. és 1. osztály. pontokként), valamint a bayesi döntést megvalósító szeparáló görbét (kék egyenes)
6-7 ősz. gyakorlat Feladatok.) Adjon meg azt a perceptronon implementált Bayes-i klasszifikátort, amely kétdimenziós a bemeneti tér felett szeparálja a Gauss eloszlású mintákat! Rajzolja le a bemeneti
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
Részletesebben11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK
MATEMATIK A 9. évfolyam 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási
RészletesebbenA MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI
SZENT ISTVÁN EGYETEM GÖDÖLLŐ MECHANIKAI ÉS GÉPTANI INTÉZET A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI Dr. M. Csizmadia Béla egyetemi tanár, az MMK Gépészeti Tagozatának elnöke Budapest 2013. október. 25. BPMK
RészletesebbenFöldi radaradattal támogatott csapadékmező-rekonstrukció és vízgazdálkodási alkalmazásai
Földi radaradattal támogatott csapadékmező-rekonstrukció és vízgazdálkodási alkalmazásai SZABÓ János Adolf (1) Kravinszkaja Gabriella (2) Lucza Zoltán (3) (1) HYDROInform, Hidroinformatikai Kutató, Rendszerfejlesztő,
RészletesebbenSzcintillációs gamma spektrumok gyors és hatékony kiértékelésére alkalmazható numerikus módszerek továbbfejlesztése
ZRÍNYI MIKLÓS NEMZETVÉDELMI EGYETEM BOLYAI JÁNOS KATONAI MŰSZAKI KAR KATONAI MŰSZAKI DOKTORI ISKOLA Hanka László Szcintillációs gamma spektrumok gyors és hatékony kiértékelésére alkalmazható numerikus
RészletesebbenAnyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
RészletesebbenDigitális mérőműszerek
KTE Szakmai nap, Tihany Digitális mérőműszerek Digitális jelek mérése Kaltenecker Zsolt KT-Electronic MIRŐL LESZ SZÓ? Mit mérjünk? Hogyan jelentkezik a minőségromlás digitális TV jel esetében? Milyen paraméterekkel
RészletesebbenKépalkotás modellezése, metrikái. Orvosi képdiagnosztika 6. ea ősz
Képalkotás modellezése, metrikái Orvosi képdiagnosztika 6. ea. 2015 ősz Jelölésjegyzék Rendszer válasza f gerjesztésre: Dirac-delta: x ; egységugrás: 0 idejű Dirac-delta gerjesztése a rendszer válasza:
RészletesebbenMATROSHKA kísérletek a Nemzetközi Űrállomáson. Kató Zoltán, Pálfalvi József
MATROSHKA kísérletek a Nemzetközi Űrállomáson Kató Zoltán, Pálfalvi József Sugárvédelmi Továbbképző Tanfolyam Hajdúszoboszló 2010 A Matroshka kísérletek: Az Európai Űrügynökség (ESA) dozimetriai programjának
RészletesebbenRekonstrukciós eljárások. Orvosi képdiagnosztika 2017 ősz
Rekonstrukciós eljárások Orvosi képdiagnosztika 2017 ősz Élet a konvex optimalizáción túl CT-s szimuláció, 10 projekcióból (ΔΘ=18 ): Konvex: L2-TV Valóban ritkasági priorral Lineáris tomoszintézis Speciális
RészletesebbenMérés és modellezés 1
Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell
RészletesebbenLeast Squares becslés
Least Squares becslés A négyzetes hibafüggvény: i d i ( ) φx i A négyzetes hibafüggvény mellett a minimumot biztosító megoldás W=( d LS becslés A gradiens számítása és nullává tétele eredményeképp A megoldás
RészletesebbenEddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni.
Eddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni. Kezdjük a sort a menetidőgörbékről, illetve az NMO korrekcióról tanultakkal. A következő ábrán
Részletesebben6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
RészletesebbenAbszorpciós spektroszkópia
Tartalomjegyzék Abszorpciós spektroszkópia (Nyitrai Miklós; 2011 február 1.) Dolgozat: május 3. 18:00-20:00. Egész éves anyag. Korábbi dolgozatok nem számítanak bele. Felmentés 80% felett. A fény; Elektromágneses
RészletesebbenA leíró statisztikák
A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az
RészletesebbenLineáris regressziós modellek 1
Lineáris regressziós modellek 1 Ispány Márton és Jeszenszky Péter 2016. szeptember 19. 1 Az ábrák C.M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning c. könyvéből származnak. Tartalom Bevezető példák
RészletesebbenAbszorpciós spektrometria összefoglaló
Abszorpciós spektrometria összefoglaló smétlés: fény (elektromágneses sugárzás) tulajdonságai, kettős természet fény anyag kölcsönhatás típusok (reflexió, transzmisszió, abszorpció, szórás) Abszorpció
Részletesebben6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió
6. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 37. 41. oldal. Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 1. Gondolkodnivaló Legyen V valós számtest feletti vektortér. Igazolja, hogy ha a v 1, v 2,..., v n V
RészletesebbenOrvosi Biofizika I. 12. vizsgatétel. IsmétlésI. -Fény
Orvosi iofizika I. Fénysugárzásanyaggalvalókölcsönhatásai. Fényszóródás, fényabszorpció. Az abszorpciós spektrometria alapelvei. (Segítséga 12. tételmegértéséhezésmegtanulásához, továbbá a Fényabszorpció
RészletesebbenTotális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János
Totális Unimodularitás és LP dualitás Tapolcai János tapolcai@tmit.bme.hu 1 Optimalizálási feladat kezelése NP-nehéz Hatékony megoldás vélhetően nem létezik Jó esetben hatékony algoritmussal közelíteni
RészletesebbenModern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia. 2008. március 18.
Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: 28. március 18. A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia Értékelés: A beadás dátuma: 28. március 26. A mérést végezte: 1/7 A mérés leírása:
RészletesebbenTeremakusztikai méréstechnika
Teremakusztikai méréstechnika Tantermek akusztikája Fürjes Andor Tamás 1 Tartalomjegyzék 1. A teremakusztikai mérések célja 2. Teremakusztikai paraméterek 3. Mérési módszerek 4. ISO 3382 szabvány 5. Méréstechnika
RészletesebbenOrvosi tomográkus képalkotás/ct technika alapja
Orvosi tomográkus képalkotás/ct technika alapja Kis Sándor Attila DEOEC, Nukléáris Medicina Intézet Outline 1 Bevezetés 2 A planáris transzmissziós leképzési technikák esetén a vizsgált objektumról összegképet
RészletesebbenRöntgendiagnosztika és CT
Röntgendiagnosztika és CT 2013.04.09. Röntgensugárzás Elektromágneses sugárzás (f=10 16 10 19 Hz, E=120eV 120keV (1.9*10-17 10-14 J), λ
Részletesebben3. Fészekmélység. I 0 I k = 3 log(d k / h) + 3 log(e) (D k h) (3.1)
3. Fészekmélység A földrengés katalógus 28 földrengése közül csupán 3751 rengésnek - az adatállomány 18%-nak ismerjük a fészekmélységét. Az adatbázisban egyaránt található műszeres megfigyelésekből számított
RészletesebbenA kvantummechanika kísérleti előzményei A részecske hullám kettősségről
A kvantummechanika kísérleti előzményei A részecske hullám kettősségről Utolsó módosítás: 2016. május 4. 1 Előzmények Franck-Hertz-kísérlet (1) A Franck-Hertz-kísérlet vázlatos elrendezése: http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/frhz.html
RészletesebbenRöntgendiagnosztikai alapok
Röntgendiagnosztikai alapok Dr. Voszka István A röntgensugárzás keltésének alternatív lehetőségei (röntgensugárzás keletkezik nagy sebességű, töltéssel rendelkező részecskék lefékeződésekor) Röntgencső:
RészletesebbenPONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ
PONTFELHŐ REGISZTRÁCIÓ ITERATIVE CLOSEST POINT Cserteg Tamás, URLGNI, 2018.11.22. TARTALOM Röviden Alakzatrekonstrukció áttekintés ICP algoritmusok Projektfeladat Demó FORRÁSOK Cikkek Efficient Variants
Részletesebben3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció
3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 15. Digitális Alakzatrekonstrukció Méréstechnológia, Ponthalmazok regisztrációja http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiima01
Részletesebben