Tomograa komputerowa

Podobne dokumenty
Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Zbiory i odwzorowania

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Indeksowane rodziny zbiorów

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

i, lub, nie Cegieªki buduj ce wspóªczesne procesory. Piotr Fulma«ski 5 kwietnia 2017

I Rok LOGISTYKI: wykªad 2 Pochodna funkcji. iloraz ró»nicowy x y x

Algebroidy i grupoidy Liego i wspóªczesna teoria Liego

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Stereometria (geometria przestrzenna)

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Statystyka matematyczna - ZSTA LMO

3. (8 punktów) EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Metody dowodzenia twierdze«

x y x y x y x + y x y

Geometria Algebraiczna

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

r = x x2 2 + x2 3.

Funkcje wielu zmiennych

Wektory w przestrzeni

Ekstremalnie fajne równania

f(x) f(x 0 ) i f +(x 0 ) := lim = f(x 0 + x) f(x 0 ) wynika ci gªo± funkcji w punkcie x 0. W ka»dym przypadku zachodzi:

Estymacja parametru gªadko±ci przy u»yciu falek splajnowych

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

Funkcja rzeczywista zmiennej rzeczywistej. Pochodna (szkic wykªadu)

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

1. Przedstaw w postaci algebraicznej liczby zespolone: 2. Narysuj zbiory punktów na pªaszczy¹nie:

Wojewódzki Konkurs Matematyczny

Liczby zespolone. dr Krzysztof yjewski Mechatronika; S-I 0.in». 6 pa¹dziernika Oznaczenia. B dziemy u»ywali nast puj cych oznacze«:

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 2 POZIOM ROZSZERZONY. S x 3x y. 1.5 Podanie odpowiedzi: Poszukiwane liczby to : 2, 6, 5.

Krzywe i powierzchnie stopnia drugiego

Przetwarzanie sygnaªów

Przeksztaªcenia liniowe

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

Pojęcie funkcji. Funkcja liniowa

Lab. 02: Algorytm Schrage

Matematyka dyskretna

NOWA FORMUŁA EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM ROZSZERZONY MMA 2018 UZUPEŁNIA ZDAJ CY. miejsce na naklejkę

gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

Metodydowodzenia twierdzeń

Wykªad 12. Transformata Laplace'a i metoda operatorowa

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

WBiA Architektura i Urbanistyka. 1. Wykonaj dziaªania na macierzach: Które z iloczynów: A 2 B, AB 2, BA 2, B 2 3, B = 1 2 0

Funkcje wielu zmiennych

1 0 Je»eli wybierzemy baz A = ((1, 1), (2, 1)) to M(f) A A =. 0 2 Daje to znacznie lepszy opis endomorzmu f.

CAŠKOWANIE METODAMI MONTE CARLO Janusz Adamowski

I. Pochodna i różniczka funkcji jednej zmiennej. 1. Definicja pochodnej funkcji i jej interpretacja fizyczna. Istnienie pochodnej funkcji.

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Pochodna funkcji jednej zmiennej

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Podstawy matematyki dla informatyków. Funkcje. Funkcje caªkowite i cz ±ciowe. Deniowanie funkcji. Wykªad pa¹dziernika 2012

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY PRZYK ADOWY ZESTAW ZADA NR 2. Miejsce na naklejk z kodem szko y CKE MARZEC ROK Czas pracy 150 minut

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

Funkcje wielu zmiennych

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)

Liczenie podziaªów liczby: algorytm Eulera

Matematyka dyskretna dla informatyków

Temat: Co to jest optymalizacja? Maksymalizacja objętości naczynia prostopadłościennego za pomocą arkusza kalkulacyjngo.

Rozdziaª 13. Przykªadowe projekty zaliczeniowe

Podstawy matematyki dla informatyków

'()(*+,-./01(23/*4*567/8/23/*98:)2(!."/+)012+3$%-4#"4"$5012#-4#"4-6017%*,4.!"#$!"#%&"!!!"#$%&"#'()%*+,-+

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Arkusz 4. Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016

Macierze i Wyznaczniki

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Wykorzystanie lokalnej geometrii danych w Maszynie Wektorów No±nych

Lekcja 9 - LICZBY LOSOWE, ZMIENNE

Matematyka z plusemdla szkoły ponadgimnazjalnej WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE TRZECIEJ LICEUM. KATEGORIA B Uczeń rozumie:

WFiIS Imi i nazwisko: Rok: Zespóª: Nr wiczenia: Fizyka Dominik Przyborowski IV 5 22 J drowa Katarzyna Wolska

System zarządzania bazą danych (SZBD) Proces przechodzenia od świata rzeczywistego do jego informacyjnej reprezentacji w komputerze nazywać będziemy

Informacje pomocnicze

Proste modele o zªo»onej dynamice

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

Pochodna funkcji. Pochodna funkcji w punkcie. Różniczka funkcji i obliczenia przybliżone. Zastosowania pochodnych. Badanie funkcji.

13. Cia la. Rozszerzenia cia l.

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

c Marcin Sydow Planarno± Grafy i Zastosowania Tw. Eulera 7: Planarno± Inne powierzchnie Dualno± Podsumowanie

Funkcje wielu zmiennych

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Podstawy logiki i teorii zbiorów wiczenia

Transkrypt:

Tomograa komputerowa Wykªad inauguracyjny r.a. 2010/2011 Andriy Panasyuk Katedra Algebry i Geometrii, WMiI

Dramat matematyka, Akt I

Dramat matematyka, Akt II

Dramat matematyka, Akt III

Dramat matematyka, Akt IV

Dramat matematyka, Akt V

Dramat matematyka, Epilog

Wst p: Czym jest tomograa? Ogólnie Tomograa jest nauk o tym, jak mo»na dowiedzie si co jest w ±rodku obiektu, nie otwieraj c go (Andrew Markoe, Analytic Tomography, Cambridge University Press, 2006). Matematycznie Tomograa jest dziedzin zajmuj c si odtworzeniem informacji o obiekcie geometrycznym na podstawie jego przekrojów (greckie τ oµoσ oznacza przekrój, ci cie) lub rzutów.

Wst p: Czym jest tomograa? Ogólnie Tomograa jest nauk o tym, jak mo»na dowiedzie si co jest w ±rodku obiektu, nie otwieraj c go (Andrew Markoe, Analytic Tomography, Cambridge University Press, 2006). Matematycznie Tomograa jest dziedzin zajmuj c si odtworzeniem informacji o obiekcie geometrycznym na podstawie jego przekrojów (greckie τ oµoσ oznacza przekrój, ci cie) lub rzutów.

Wst p: Narz dzia techniczne tomograi Gªównie s to tzw. skanery TK (tomograi komputerowej) u»ywaj ce promeniowania rentgenowskiego do prze±wietlenia obiektu oraz algorytmów analizuj cych dane prze±wietlenia i stosuj cyh tomogra matematyczn do odtworzenia struktury wewn trznej obiektu. Typowy skaner TK:

Wst p: Niedoskonaªo± zwykªego prze±wietlenia rentgenowskiego

Wst p: Niedoskonaªo± zwykªego prze±wietlenia rentgenowskiego

Wst p: Jak dziaªa skaner TK? Etap I: prze±wietlenie obiektu we wszystkich kierunkach i rejestracja danych prze±wietlenia Etap II: rekonstrukcja wewn trznej struktury obiektu na podstawie danych otrzymanych na I etapie

Wst p: Jak dziaªa skaner TK? Etap I: prze±wietlenie obiektu we wszystkich kierunkach i rejestracja danych prze±wietlenia Etap II: rekonstrukcja wewn trznej struktury obiektu na podstawie danych otrzymanych na I etapie

Matematyczny opis zagadnienia: Reprezentacja obiektu wyj±ciowego Obiekt wyj±ciowy reprezentujemy w postaci diagramu g sto±ci lub funkcji na pªaszczyznie diagram g sto±ci wykres funkcji f : R 2 R

Reprezentacja obiektu wyj±ciowego

Matematyczny opis zagadnienia: Reprezentacja promienia rentgenowskiego

Matematyczny opis zagadnienia: Reprezentacja procesu prze±wietlenia - transformata Radona Transformata Radona Rθf funkcji f w kierunku θ = 3π 4 : =

Matematyczny opis zagadnienia: Reprezentacja procesu prze±wietlenia - transformata Radona

Matematyczny opis zagadnienia: Reprezentacja procesu prze±wietlenia - transformata Radona Transformata Radona jako funkcja 2 zmiennych Rθf (s) = Rf (θ, s) =

Matematyczny opis zagadnienia: Cel tomograi matematycznej Cel: odtworzy funkcj f wedªug jej transformaty Radona Rf?? =

Dygresja I: caªkowanie funkcji Funkcja jednej zmiennej f : R R wykres funkcji Funkcja 2 zmiennych f : R 2 R f (x)dx =pole pod wykresem f (x)dx =obj to± pod wykresem wykres funkcji

Dygresja I: caªkowanie funkcji Funkcja jednej zmiennej f : R R wykres funkcji Funkcja 2 zmiennych f : R 2 R f (x)dx =pole pod wykresem f (x)dx =obj to± pod wykresem wykres funkcji

Transformata Radona w sposób bardziej zaawansowany Denicja Transformata Radona przeksztaªca funkcj f : R 2 R w funkcj Rf (θ, s) := f (x)dx θ,x =s okre±lon na walcu Z 2 = S 1 R (tutaj S 1 jest okr giem jednostkowym). Równanie θ, x = s okre±la prost w R 2 prostopadª do wektora θ S 1 i odlegª na s od zera.

Rzut odwrotny lub transformata dualna Denicja Rzut odwrotny przeksztaªca funkcj g : Z 2 = S 1 R R w funkcj R g(x) := g(θ, x, θ )dθ S 1 okre±lon na R 2. Przy ustalonym θ funkcja g(θ, x, θ ) jest przedªu»eniem funkcji jednej zmiennej g(θ, s) do funkcji na R 2, staªej wzdªu» prostej prostopadªej do θ i odlegªej na s od zera

Rzut odwrotny: realizacja techniczna

Rzut odwrotny dla kwadratu

Ró»nica pomi dzy obiektem a jego odtworzeniem Kwadrat:

Ró»nica pomi dzy obiektem a jego odtworzeniem Inny obiekt: Przyczyna matematyczna: Twierdzenie: Je±li f jest nieujemn funkcj na R 2 tak,»e funkcja (1 + x ) 1 f (x) jest caªkowalna, to R Rf = T f, gdzie T (x) = c x dla pewnej staªej c nie zale» cej od f.

Ró»nica pomi dzy obiektem a jego odtworzeniem Inny obiekt: Przyczyna matematyczna: Twierdzenie: Je±li f jest nieujemn funkcj na R 2 tak,»e funkcja (1 + x ) 1 f (x) jest caªkowalna, to R Rf = T f, gdzie T (x) = c x dla pewnej staªej c nie zale» cej od f.

Dygresja II: splot funkcji Denicja f g(τ) = f (t)g(τ t)dt Przykªad

Interpretacja ró»nicy pomi dzy obiektem a jego odtworzeniem: szum

Filtrowanie szumu I Twierdzenie o aproksymatywnej jedynce φ Niech funkcja φ b dzie nieujemna i speªnia φ(x)dx = 1. Na przykªad Dla ka»dego n = 1, 2, 3,... poªó»my φ n (x) := n wymiar φ(nx). Na przykªad Wtedy dla ka»dej funkcji f ci g funkcji przybli»a funkcj f. f φ n (x), n = 1, 2, 3,...

Filtrowanie szumu II Twierdzenie o odltrowanym rzucie odwrotnym Niech f b dzie caªkowaln funkcj na R 2, a v funkcj na walcu Z 2 = S 1 R. Wtedy R (v) f = R (v Rf ). Funkcj A = R (v) nazywamy ltrem, a v funkcj odtwarzaj c. Dalej szukamy funkcji odtwarzaj cych v takich,»e odpowiedni ltr A = R (v) stanowi aproksymatywna jedynk i korzystamy z poprzedniego lematu, przybli»aj c funkcj f przez A n f, gdzie A n (x) = n 2 A(nx). Praktyczne stosowanie metody odltrowanego rzutu odwrotnego jest rodzajem sztuki. Odpowiedni wybór ltru... oraz (koniecznie sko«czonej) liczby kierunków jest istotny do otrzymania optymalnej rekonstrukcji (Andrew Markoe, Analytic Tomography, Cambridge University Press, 2006).

Filtrowanie szumu II Twierdzenie o odltrowanym rzucie odwrotnym Niech f b dzie caªkowaln funkcj na R 2, a v funkcj na walcu Z 2 = S 1 R. Wtedy R (v) f = R (v Rf ). Funkcj A = R (v) nazywamy ltrem, a v funkcj odtwarzaj c. Dalej szukamy funkcji odtwarzaj cych v takich,»e odpowiedni ltr A = R (v) stanowi aproksymatywna jedynk i korzystamy z poprzedniego lematu, przybli»aj c funkcj f przez A n f, gdzie A n (x) = n 2 A(nx). Praktyczne stosowanie metody odltrowanego rzutu odwrotnego jest rodzajem sztuki. Odpowiedni wybór ltru... oraz (koniecznie sko«czonej) liczby kierunków jest istotny do otrzymania optymalnej rekonstrukcji (Andrew Markoe, Analytic Tomography, Cambridge University Press, 2006).

Filtrowanie szumu II Twierdzenie o odltrowanym rzucie odwrotnym Niech f b dzie caªkowaln funkcj na R 2, a v funkcj na walcu Z 2 = S 1 R. Wtedy R (v) f = R (v Rf ). Funkcj A = R (v) nazywamy ltrem, a v funkcj odtwarzaj c. Dalej szukamy funkcji odtwarzaj cych v takich,»e odpowiedni ltr A = R (v) stanowi aproksymatywna jedynk i korzystamy z poprzedniego lematu, przybli»aj c funkcj f przez A n f, gdzie A n (x) = n 2 A(nx). Praktyczne stosowanie metody odltrowanego rzutu odwrotnego jest rodzajem sztuki. Odpowiedni wybór ltru... oraz (koniecznie sko«czonej) liczby kierunków jest istotny do otrzymania optymalnej rekonstrukcji (Andrew Markoe, Analytic Tomography, Cambridge University Press, 2006).

Przykªady funkcji odtwarzaj cych Funkcja Nivergelta { 1 v N (θ, s) = dla s b πb 2 b 1 s dla s > b ( 1 πb 2 s 2 b 2 ) Funkcja LakshminarayanaRamachandrana ( v LR b2 cos(bs) 1 b (θ, s) = 4π 2 b 2 s 2 + sin(bs) ) bs Funkcja SheppaLogana v SL b b2 π/2 bs sin(bs) (θ, s) = 2π 3 (π/2) 2 b 2 s 2 Funkcja φ b := R v b nie jest aproksymatywn jedynk ani dla v b = v LR, ani b dla v b = v SL LR. Niemniej jednak, funkcje v oraz v SL daj lepszy wynik b b b przybli»enia w szumnych warunkach.

Troch o relacji matematyka - informatyka 1917 - artykuª J. Radona o rekonstrukcji funkcji f na podstawie jej transformaty Rf 1958 - pierwszy eksperyment dotycz cy TK (Korenblum, Telebaum, Tyutin, Politechnika Kijowska): rekonstrukcja obrazu za pomoc zdj rentgenowskich z ró»nych kierunków, produkowania sygnaªów elektrycznych na ich podstawie oraz procesowania za pomoc komputera analogowego 1979 - nagroda Nobla w dziedzinie zjologii i medycyny dla Cormacka i Hounselda. Cormack (1963-64): rekonstrukcja przekroju obiektu niejednorodnego - pierwsze tomogramy komputerowe (wykorzystany komputer to kalkulator) Hounseld (1972): zaprojektowaª pierwszy komercyjnie dost pny skaner TK dla rmy EMI

Na zako«czenie: o innych zastosowaniach transformaty Radona