1 / 19

Algoritmen voor Medische Beeld Analyse

Algoritmen voor Medische Beeld Analyse. Prof.dr.ir. Bart ter Haar Romeny Faculteit Biomedische Technologie Biomedische Beeld Analyse www.bmia.bmt.tue.nl bmia.bmt.tue.nl/people/BRomeny. Fourier analysis. i(x). o(x). h(x). I (  ). H (  ). O (  ). Gehoortest.

domani
Download Presentation

Algoritmen voor Medische Beeld Analyse

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Algoritmen voor Medische Beeld Analyse Prof.dr.ir. Bart ter Haar Romeny Faculteit Biomedische Technologie Biomedische Beeld Analyse www.bmia.bmt.tue.nl bmia.bmt.tue.nl/people/BRomeny

  2. Fourier analysis i(x) o(x) h(x) I() H() O()

  3. Gehoortest

  4. Fourier analysis - overview • Vector calculus • inproduct, norm, orthogonale vector sets • vector als lineaire combinatie van set orthogonale vectors (basis set) • Function calculus • uitbreiding van deze concepten naar functies gedefinieerd op interval [a,b] • Sinussen en cosinussen • vormen een orthogonale set (basis set) • Fourier series • functie als som van sinussen en cosinussen met verschillende frequenties

  5. Fourier analysis – vector calculus • Vectoren u en v in n-dimensionale ruimte • Definitie inproduct (u,v) • (u,v) = u1v1+u2v2+…+unvn • Definitie norm |u| • |u| = (u,u)1/2 • Eigenschap • (u,v) = |u| · |v| · cos  u v  Voorbeeld in 2D

  6. Fourier analysis – vector calculus • Vectoren u en v in n-dimensionale ruimte • Definitie inproduct (u,v) • (u,v) = u1v1+u2v2+…+unvn • Definitie norm |u| • |u| = (u,u)1/2 • Eigenschap • (u,v) = |u| · |v| · cos  u v  Voorbeeld in 2D

  7. Fourier analysis – vector calculus • Eigenschappen inproduct: • (u,v) = (v,u) • (ku,v) = k (u,v), met k een scalar • (u,u) = 0, als u = 0 en (u,u) > 0, als u ≠0 • (u+v,w) = (u,w) + (v,w)

  8. Fourier analysis – vector calculus • Vectoren u en v orthogonaal als (u,v) = 0 • In 2-D of 3-D: vectoren u en v staan loodrecht op elkaar: uv • Een set vectoren is orthogonaal als alle vectoren orthogonaal t.o.v. alle andere vectoren in de set • In n-D: maximum aantal orthogonale vectoren is n; enige overgebleven vector die orthogonaal is t.o.v. de set is de nul vector 0 • Set met n orthogonale vectoren in n-D ruimte is complete

  9. Fourier analysis – vector calculus • Iedere vector in n-D ruimte kan worden geschreven als een lineaire combinatie van de vectoren in een orthogonale set: • u=c1v1+ c2v2+ …… + cnvn • Componenten c1 t/m cn kunnen worden gevonden m.b.v. inproduct: • cn = (u,vn) / |vn|2 • Hieruit volgt:

  10. Fourier analysis – function calculus • Functies f1(x) en f2(x) zijn goed gedefinieerd op het interval [a,b].Het maak niet uit of we met tijdfuncties f(t), of plaatsfuncties f(x) werken. • Definitie inproduct (f1,f2): • Definitie norm • |fn| = (fn,fn)½ • Functies f1 en f2 zijn orthogonaal als (f1,f2) = 0.

  11. Fourier analysis – function calculus • Eigenschappen inproduct voor functies: • (f1,f2) = (f2,f1) • (k f1,f2) = k (f1,f2), met k een scalar • (f,f) = 0, als f = 0en (f,f) > 0, als f ≠ 0 • (f1+f2,g) = (f1,g) + (f2,g)

  12. Fourier analysis – function calculus • Een set van functies {f0,f1,f2,...} is orthogonaal op interval [a,b] als • (fm,fn) = 0, voor m ≠ n • Een orthogonale set is compleet als de enig overgebleven orthogonale functie de functie f(x) = 0 is • Het aantal functies in een complete orthogonale set is oneindig

  13. Fourier analysis – function calculus • Stel {f0,f1,f2,...} is een complete orthogonale set van functies op het interval [a,b] • Functie g(x) op het interval [a,b] kan dan worden geschreven als lineaire combinatie van f0, f1, f2, ... • g(x) = c0f0(x) + c1f1(x) + c2f2(x) + ...

  14. Fourier analysis – function calculus • g(x) = c0f0(x) + c1f1(x) + c2f2(x) + ... • Componenten c0,c1,c2,... kunnen worden gevonden m.b.v. inproduct: • Hieruit volgt:

  15. Fourier analysis – function calculus • De beschrijving van een functie g(x) in termen van een complete orthogonale set functies {f0,f1,f2,...} wordt de gegeneraliseerde Fourier serie genoemd: • Iedere goed gedefinieerde functie g(x) op het interval [a,b] kan op deze manier worden beschreven.

  16. Fourier analysis – sines and cosines • De set • is orthogonaal op het interval [−, ]. • Met behulp van de generalized Fourier series kan iedere goed gedefinieerde functie g(x) op het interval [−, ] worden beschreven in termen van deze set goniometrische functies

  17. Fourier analysis – Fourier series • Met de set • als orthogonale basis set, geldt voor iedere goed gedefinieerde functie g(t) op het interval [[−, ]:

  18. met Dit is de Fourier reeks (Engels: ‘Fourier series’). Iedere goed gedefinieerde functie g(x) op het interval [−, ] kan worden beschreven in termen van sinussen en cosinussen. De termen kunnen (relatief) eenvoudig worden berekend als functie g(x) wiskundig kan worden beschreven. Fourier analysis – Fourier series

  19. n=0 sin x sin x+1/3 sin 3x n=1 sin x+1/3 sin 3x+ 1/5 sin 5x n=2 sin x+1/3 sin 3x+ 1/5 sin 5x+ 1/7 sin 7x n=3

More Related