TU Wien:Medizinische Bildverarbeitung VO (Langs)/Fragenkatalog 2022

Alle Fragen, die bis zur Prüfung am 20.01.2022 im Vowi waren:

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1. Was ist der Unterschied zwischen ASMs und AAMs?
2. Beschreiben Sie ausführlich die AAM Suche
3. Welcher Vorraussetzungen bedarf eine Modellbasierte Suche nach einer anatomischen Struktur? Welche Limitationen ergeben sich daraus?
4. Beschreiben und skizzieren Sie die Active Shape Model Suche
5. Beschreiben Sie eine Methode zur Dimensionalitätsreduktion.
6. (a) Welche beiden Terme bestimmen die Energiefunktion bei expliziten Snakes? (b) Was sind die Auswirkungen der beiden Terme auf den resultierenden Verlauf?
7. Ihre Aufgabe ist es eine Software zur automatische Segmentierung von Schenkelknochen in Röntgenaufnahmen zu konzipieren. Sie haben 400 Beispieldatensätze zur Verfügung, allerdings nur 1h eines Mediziners. Welche Methode können Sie durchführen um einen stabilen Segmentierungsalgorithmus herzustellen (d.h. ein Algorithmus, der auch mit verrauschten Daten, und evtl. nur teilweise sichtbaren Konturen zurecht kommt)? Beschreiben Sie grob die Vorgangsweise.
8. In welcher Weise unterscheiden sich Graph Cuts von Snakes, was haben sie gemeinsam?
9. Gegeben zwei Kovarianzmatrizen: A = [4 0 ; 0 1] und B = [3 1 ; 1 2]. (a) Skizzieren Sie die beiden Verteilungen von Punktemengen A bzw B in einem 2-dimensionalen Raum. (b) Auf welchem der beiden Datensätze macht PCA Sinn?
10. Was ist eine Vorraussetzung für den Einsatz von Active Shape Models (im Gegensatz zu Active Contours)?
11. Welche Materialeigenschaft wird mit CT gemessen, in welcher Einheit?
12. Welche Registrierungsmethode ist anzuwenden, wenn Sie fMRI und strukturelle MRI Aufnahmen von 30 Gehirnen verschiedener Personen untersuchen müssen. D.h. Sie wollen die fMRI Signale an einander entsprechenden Positionen bei verschiedenen Personen vergleichen

    • (geben Sie Transformation und sinnvolle Similaritätsmasse an)
    • Wie gehen sie vor?
    • Kann man für diese Aufgabenstellung ein Talairach-Template benutzen?

13. Welche der beiden Modalitäten hat eine höhere zeitliche Auflösung: EEG oder fMRI?
14. Welche der beiden Modalitäten hat eine höhere räumliche Auflösung: MEG oder fMRI?
15. Sie führen eine fMRI Untersuchung durch, und möchten Motorareale lokalisieren. Die aufnahme beginnt mit 15 Sekunden resting state, dann 10 Sekunden Bewegung der rechten Hand, dann 10 Sekunden resting state, 10 Sekunden. Bewegung der rechten Hand ... resting state und Bewegung alternierend bis insgesamt 10 Bloecke Bewegung vorbei sind. Skizzieren Sie die entsprechende Spalte in der Designmatrix. Was müssen Sie durchführen, bevor sie diese Spalte sinnvoll mit den gemessenen fMRI Signalen vergleichen koennen (d.h. GLM angewendet werden kann)?
16. Welche Modalität können Sie verwenden um Nervenfasern und Bündel von Nervenfasern abzubilden?
17. Was ist der Unterschied zwischen impliziten und expliziten Active Contours?
18. Ausgehend von einer korrekten Registrierung zweier Datensätze wird ein Datensatz verschoben d.h. ein künstlicher Fehler erzeugt. Wie wirkt sich das auf das Maß bzw die zugrundeliegende joint probability distribution der Voxelwerte aus? (Beantwortung auch mit Skizze möglich)
19. Nennen Sie ein Similaritätsmass für die Registrierung von Volumsdatensätzen, dessen Einsatz sinnvoll für die Registrierung verschiedener Modalitäten ist.
20. Sie müssen einen CT Datensatz mit einem MRI Datensatz registrieren. Beide Datensätze zeigen das Gehirn derselben Person. Welches Similaritätsmass wenden Sie an? Welche Optimierung ist geeignet? Welche Deformierungsart ist einsetzbar? Begründen Sie Ihre Wahl.
21. Welche Methoden können das BOLD Signal in fMRI Daten mit kognitiven Prozessen in Verbindung bringen? zb: Gegeben eine fMRI Sequenz, und die Zeitintervalle in der Sequenz, während derer eine Hand bewegt wird. Wie lokalisieren Sie die aktivierte Region im Gehirn?
22. Was ist der Unterschied zwischen General Linear Model und Multi Voxel Pattern Analysis?
    • Wo kommen sie zur Anwendung? Geben Sie für eine der beiden methoden eine Fragestelung an, die damit untersucht werden kann.
23. Funktionelle Gehirnstudien werden durch die Variabilität der Studienpopulation beeinflusst. Was kann unternommen werden, um trotzdem zu einer Aussage über z.b. den Zusammenhang zwischen einer Bestimmten Tätigkeit, und der Aktivierung im Gehirn zu gelangen?
24. Welche Fehlermasse gibt es um Pathologiedetektion zu validieren?
25. Wie können Sie eine Messmethode validieren, wenn ihnen keine Ground-truth zur Verfügung steht?
26. Was wird bei fMRI gemessen, und über was gibt es Auskunft?
27. a) Welche Fehlermaße gibt es um eine Messmethode zu validieren? Mindestens eine ohne Ground-truth? b ) Mindestens eine mit ground-truth.
28. Was wird bei MEG gemessen? Welche der beiden Modalitäten hat eine höhere räumliche Auflösung: MEG oder fMRI? Welche eine zeitlich höhere?
29. Sie müssen einen CT Datensatz mit einem PET Datensatz registrieren. Beide Datensätze zeigen das Gehirn derselben Person. Welches Similaritätsmass wenden Sie an um den Unterschied ziwschen registiertem und fixem Bild zu berechnen? Welche Optimierung ist geeignet? Welche Deformierungsart ist einsetzbar? Begründen Sie Ihre Wahl.
30. Optimierung bei Snakes und Graph Cuts.
31. Skizziere ein Verfahren zur Detektion einer Anomalie (z.B. Läsion) mittels Klassifikator?
32. Wie können sie eine Segmentierungsmethode validieren? Geben Sie die Masse an, die notwendig sind, um sinnvoll verschiedene Methoden zu vergleichen. Was ist Genauigkeit und was ist Präzision?
33. Was wird mit DTI gemessen?
34. Welche Information über die Textur / das Aussehen der Trainingsbeispiele wird in einem ASM gelernt? Wie funktioniert die Suche nach der gelernten Struktur auf einem neuen Bild?
35. Beschreiben und skizzieren Sie AAM Training.
36. Sie führen eine Bildsegmentierung mithilfe eines MRFs durch, d.h. Sie wollen das Bild in zwei Bereiche (Knochen vs Hintergrund) partitionieren. Wie werden Pixel i MRF dargestellt? Wie werden Nachbarschaftsrelationen dargestellt? Wie repräsentieren sie die Zugehörigkeit zu den beiden Bereichen im MRF?
37. Was ist der Unterschied zwischen General Linear Model und Multi Voxel Pattern Analysis (geben Sie 2 Punkte an)?
38. Sie untersuchen fMRI Daten, und möchten die Hypothese überprüfen, dass während des Tasks, den die Person im fMRI Scanner durchführt in erster Linie Synchronisierungsmuster zwischen Hirnregionen auftreten. Welche der beiden emthoden ist für diese Fragestellung relevant? Warum?
39. Welche Maße zur Validierung von Klassifikation?
40. Welche Textur/Eigenschaft wird bei ASM berücksichtigt? Erkläre die ASM-Suche?
41. How can you evaluate methods that identify a specific disease based on patient data (i.e. a classifier of patients). List two evaluation measures necessary to asses and compare methods. Briefly describe their relationship.
42. You perform an fMRI experiment with 30 control subjects. For each subject you acquire fMRI data (I_1, …, I_30) and structural MRI data (S_1, …, S_30) of the brain. You want to compare the fMRI signals across subjects. Which registrations between which data do you perform? For each please give (a) name of transformation, (b) voxel similarity measure.
43. Which material properties does CT measure? Which transformation is necessary to reconstruct 3D imaging data from the measured signals?
44. Outline an algorithm (both training and application to new data) for the detection of lesions with the help of a classifier.
45. What is the difference between a General Linear Model and Multi Voxel Pattern Analysis? Give one application for each and describe one of them in more detail.
46. Which appearance information of the training examples is learned by Active Shape Models? How does the search in new data work?
47. How can you identify groups of similar examples in the data set with help of an Auto Encoder?
48. Which modality is used to visualize bundles of nerve fibres?
49. Sketch the two distributions of the point sets A and B having covariance matrices A = [4 0; 0 1] and B = [5 1; 1 2] in a 2D-space. For which does PCA make sense? (i.e. where would PCA actually change the coordinate system?)
50. How can you train a decision tree in a random forest? Please sketch the process. How are the training examples selected that are used to train an individual decision tree? How are the final classification results composed?
51. a.) Which type of visual information of the training examples does an Active Shape Model (ASM) use? b.) Explain how a low-dimensional representation of the shape variability is created during the ASM training.
52. a.) Explain the difference between a General Linear Model (GLM) und Multi Voxel Pattern Analysis (MVPA) for the study of brain function and neuro imaging. b.) Which analysis method and which imaging modality do you have to use to detect brain areas that are active if a person moves a toe? What happens while the person is in the scanner?
53. What is imaged with Magnetic Resonance Imaging (MRI)? Explain the basic principle of MRI.
54. a.) Describe to properties of imaging data that is exploited by U-Nets to segment images. b.) Which input/output pairs of data are used for the training of  U-Net for the segmentation of cells in microscopy imaging data?
55. a.) Random Forests (RF) are classifiers, which use multiple variables to predict/classify a label. Explain how RFs can be used to score the relevance of individual features for the correct classification.  b.) What is the difference between a method to test the correlation of a single feature and the target variable (e.g., class) and the score you can derive from RF training?
56. You are using an ROC curve to evaluate a classifier that detects malignant lesions in imaging data. The primary priority is to avoid false negatives in your detection. Which part of the ROC is relevant? Explain why.
57. Explain how an algorithm for the detection of lesions in a liver with help of a classifier can be designed. Describe both training set, training, and the application of the algorithm to new data.
58. Which (a) image similariate measure, and which (b) type of transformation is necessary for the image registration of PET and CT image volumes of the brain of the same patient? Please explain why.
59. Which imaging modality can be used to observe nerve fibre bundles?
60. Which method can you use to detect anomalies in images, even if during training you did not have access to any positive training examples (i.e., examples that have the anomaly)?