Examen bio-imaging

Het examen zal bestaan uit een aantal theorievragen met een aantal oefeningen.

De verdeling is 30% theorie en 70% oefeningen.

Enkele voorbeeldvragen zijn hieronder weergegeven. De examenvragen zijn gelijkaardig aan de oefeningen en theorievragen die gezien zijn in de les.

Veel succes en vergeet niet je laptop mee te brengen naar het examen!

Oefening 1.1

• Open file sample “mitosis”• Vragen:

– Hoeveel tijdspunten, slices en kleuren bevat deze opname? 51 tijdspunten, 5 slices en 2 kleuren

– Wat is de bit diepte van het beeld en wat betekent dit? 16 bit– Kan je een schaal op het beeld zetten en een calibratiebar? Wat is

het verschil? Schaal is een maat voor de vergroting van het beeld, calibratie duidt de kleurschakering aan

– Maak een montage van de 51 beelden (2 kanalen) in functie van de tijd. Zorg dat elk beeld voorzien is van een schaal.

– Maak een montage enkel van de DNA figuren en niet van de spoelfiguren. Probeer dit weer te geven in grijze tinten. Enkel het rode kanaal weergeven

Oefening 1.2

• Open file afbeelding 1 (leho)• Toon de verzadigde zones als blauw en de

onverzadigde zones als groen (tip LUT).• Toon het histogram van de pixelverdeling. Kan je dit

uitleggen? Hoe komt het dat de pieken anders liggen dan in het voorbeeld Lena? Minder verschillende grijze tinten

• Doe een histogram equalisation. Wat doe je dan eigenlijk? Wat is de achterliggende betekenis hiervan? Contrast verhogen door pieken samen te nemen

Oefening 1.3• Wat is een histogram, hoe kunnen we een

histogram opstellen? Ctrl-H, zet aantal pixels uit tov de verschillende grijswaarden

Oefening 1.4• Hieronder volgen een aantal thresholds voor de rechtse

afbeelding hierboven voor respectievelijk variërende thresholdinstellingen. Welke is de juiste threshold om de volledige camera en alleen de camera op die manier uit beeld te halen. Respectievelijk 20, 80 en 150

• Hoe kan je gebruik maken van het histogram om thresholds te bepalen? Zie theorie

• Kunnen we bij deze afbeelding ook zo tewerk gaan? Waarom wel /niet ? Nee, te klein verschil tussen de grijswaarden

Oefening 2.1

• Maak een afbeelding met je naam en of logo en pas hierop volgende binaire transformaties op toe. Leg telkens het algoritme uit: zie theorie:

1. Threshold2. Erosie3. Dilatatie4. Open5. Close6. Outline7. Skeletonize

Oefening 2.2

• Wat is het verschil tussen convolutie en binaire transformatie? Zie slide 42

• Wat is een kernel?• Wat is de straal van een kernel? Hoe bereken

je die? Zie slide 42

Oefening 2.3

• Wat is het basisprincipe van filters?• Mean gauss1/9 1/9 1/9 1/16 2/16 1/161/9 1/9 1/9 2/16 4/16 2/161/9 1/9 1/9 1/16 2/16 1/16• Wat doet elk van de bovenstaande filters? Waarom precies?

Welke filter hoort bij welke afbeelding? blurringOrigineel mean gauss

Oefening 2.4

• Open op Leho afbeelding 3 en 4

• Trek afbeelding 3 af van afbeelding 4• Hoe ziet dit er uit? • Doe dit ook voor andere bewerkingen zoals

and, or, …

Oefening 2.5

• Wat is het voordeel van de mediaanfilter tov de meanfilter? Outlier kunnen weggewerkt worden

• Open sample cell colony.:• Na bewerken zijn hieronder de interessante kolonies

aangeduid. Kan je ze tellen nadat de aansluitende kolonies worden gesplitst? 28 mits 2 kleine oppervlaktes weg te laten in de ROI manager

• Wat is het gevaar van deze telmethode? Vals positieven

Oefening 2.6• Open map.gif en meet hoe lang de weg is

van Gent naar Veurne. Hou rekening met de schaal. Klopt dit?