Category: BioInżynieria

Projekty mogą być realizowane w grupach 2-3 osobowych. Każda grupa przygotowuje harmonogram prac nad projektem który musi zawierać:

• Opis celu – jak bedzie działać projekt
• Datę ukończenia projektu
• Podział obowiązków pomiedzy członków grupy
• 2 kamienie milowe – przewidywany stanu projektu na dzień 1 grudnia i 1 stycznia

Harmonogram nalezy przesłać do prowadzącego zajęcia w terminie do 31-10-2017.

Projekty do wyboru:

1. Projekty Sprzętowe
   • Mini termometr medyczny
2. Projekty Programowe
   • Pulsometr optyczny na bazie kamery internetowej
   • Wychyleniowy pomiar siły wydechu na bazie kamery internetowej
   • Stetoskop na bazie mikrofonu komputerowego
   • Analizator dobowego rytmu aktywności fizycznej – aplikacja na andorida z akcelerometrem
   • Program do oceny powrotu włośniczkowego na bazie obrazu z kamery internetowej
   • Program do badania ostrości widzenia u dzieci
   • Optyczny analizator poprawności budowy ciała. (proporcje biodra-pas, wysokość-długość rąk)
   • Automatyczny optyczny pomiar wzrostu
   • Automatyczny pomiar zmęczenia – na postawie analizy częstości mrugania
   • Oprogramowanie na telefon z akcelerometrem do pomiaru siły wymachu
   • Randomizowany system do badania słuchu – audiogramu
   • Optyczny detektor skoliozy
   • System komunikacji dla osób sparaliżowanych

Projekty mogą być realizowane w grupach 2-3 osobowych. Każda grupa przygotowuje harmonogram prac nad projektem który musi zawierać:

• Opis celu – jak bedzie działać projekt
• Datę ukończenia projektu
• Podział obowiązków pomiedzy członków grupy
• 2 kamienie milowe – przewidywany stanu projektu na dzień 1 grudnia i 1 stycznia

Harmonogram nalezy przesłać do prowadzącego zajęcia w terminie do 21-10-2013
(więcej…)

Projekty mogą być realizowane w grupach 2-3 osobowych.

• Projekty Sprzętowe
  1. Pulsometr optyczny – 93796, 93784, 83468
  2. Elektrokardiograf – 93914, 93904, 93909
  3. Holter –
  4. Miograf
  5. Elektroniczny stetoskop
  6. Elektroniczny mini termometr
  7. Monitor rytmu serca płodu
  8. Sterowanie elektroniczną protezą – 93786, 93901, 93830
  9. Stresometr
  10. Sprzętowy pomiar czasu reakcji – 93894, 93949
• Projekty Mieszane
  1. Tomograf optyczny
  2. Analizator dobowego rytmu temperaturowego
• Projekty Programowe
  1. Analizator dobowego rytmu aktywności fizycznej – aplikacja na androida z akcelerometrem
  2. Program do analizy elektrokardiogramów – określenie rytmu serca, wariancji, wykresu widmowego
  3. System do badania słuchu – 93797, 93940, 93861
  4. System badania tęczówki oka – 93955, 93960
  5. System do badania tarczy nerwu wzrokowego – moduł rejestracji, moduł analizy
  6. System pomiaru wzrostu i wagi – kinekt – 93816, 93879
  7. Polometr – określenie pola widzenia – kamera śledzi wzrok czy użytkownik patrzy na wprost – 93855, 93808
  8. Śledzenie wzroku – Milosz Cudniewicz, Daria Szymańska, Cezary Korzeniewski
  9. Tablice Ishihary – wersja www
  10. System badania widzenia 3D – piesek z kością bez kości
  11. Pomiar rytmu oddechu – aplikacja na androida – akcelerometr
  12. System diagnowy zmian skórnych – detektor harra
  13. Ocena powrotu włośniczkowego

Każda grupa przygotowuje harmonogram prac nad projektem który musi zawierać:

• Opis celu – jak bedzie działać projekt
• Datę ukończenia projektu
• Podział obowiązków pomiedzy członków grupy
• 2 kamienie milowe – przewidywany stanu projektu na dzień 1 listopad i 1 grudzień

Harmonogram nalezy przesłać do prowadzącego zajęcia w terminie do 17-10-2012

Pomiar czasu rekcji na sygnał wizualny, dźwiekowy.
Pomiar precyzji ruchu i drgań mimowolnych.
Pomiar dokładności prowadzenie myszy.
Ocena stopnia upośledzenia zdolności motorycznych.

System badania wzroku, system badania daltonizmu.

Transformacja Radona zdefiniowana jest następujaco
\(R(L)=\int_{L}^{ }f(l)dl\) Zakładając parametryzacje prostej \(L\) następująco
\(L: \begin{Bmatrix}(x,y): x=t\cdot sin(\alpha)+s\cdot cos(\alpha),y=-t\cdot cos(\alpha)+s\cdot sin(\alpha)\end{Bmatrix}\) Transformacja Radona sprowadza sie do wyznaczenia
\(R(\alpha ,s)=\int_{\infty }^{\infty }f(x(t),y(t))dt\) \(R(\alpha ,s)=\int_{\infty }^{\infty }f(t\cdot sin(\alpha)+s\cdot cos(\alpha),-t\cdot cos(\alpha)+s\cdot sin(\alpha)))dt\)

W środowisku MatLab znajduje się już zaimplementowana transformacja Radona w postaci funkcji radon.

I = zeros(100,100);
I(25:75, 25:75) = 1;
imshow(I)
[R,xp] = radon(I,[0 45]);
figure; plot(xp,R(:,1)); title('R_{0^o} (x\prime)')

Podobnie zaimplementowana jest już odwrtona transformata radona w postaci funkcji iradon

theta1 = 0:10:170; [R1,xp] = radon(P,theta1);
theta2 = 0:5:175;  [R2,xp] = radon(P,theta2);
theta3 = 0:2:178;  [R3,xp] = radon(P,theta3);
I1 = iradon(R1,10);
I2 = iradon(R2,5);
I3 = iradon(R3,2);
imshow(I1)
figure, imshow(I2)
figure, imshow(I3)

Aby obejżeć sinogram można wykorzystać funkcje imshow lub

theta = 0:180;
[R,xp] = radon(I,theta);
imagesc(theta,xp,R);
title('R_{\theta} (X\prime)');
xlabel('\theta (degrees)');
ylabel('X\prime');
set(gca,'XTick',0:20:180);
colormap(hot);
colorbar

D = 250;

dsensor1 = 2;
F1 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor1);

dsensor2 = 1;
F2 = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor2);

dsensor3 = 0.25
[F3, sensor_pos3, fan_rot_angles3] = fanbeam(P,D,'FanSensorSpacing',dsensor3);

output_size = max(size(P));

Ifan1 = ifanbeam(F1,D,'FanSensorSpacing',dsensor1,'OutputSize',output_size);
figure, imshow(Ifan1)

Ifan2 = ifanbeam(F2,D,'FanSensorSpacing',dsensor2,'OutputSize',output_size);
figure, imshow(Ifan2)

Ifan3 = ifanbeam(F3,D,'FanSensorSpacing',dsensor3,'OutputSize',output_size);
figure, imshow(Ifan3)

f=imread(‚png’);
bf=im2bw(f ,graythresh(f) )
[junk threshold] = edge(I, ‚sobel’);
fudgeFactor = .5;
BWs = edge(I,’sobel’, threshold * fudgeFactor);
figure, imshow(BWs), title(‚binary gradient mask’);
se90 = strel(‚line’, 3, 90);
se0 = strel(‚line’, 3, 0);
BWsdil = imdilate(BWs, [se90 se0]);
figure, imshow(BWsdil), title(‚dilated gradient mask’);
BWdfill = imfill(BWsdil, ‚holes’);
figure, imshow(BWdfill);
title(‚binary image with filled holes’);
BWnobord = imclearborder(BWdfill, 4);
figure, imshow(BWnobord), title(‚cleared border image’);
seD = strel(‚diamond’,1);
BWfinal = imerode(BWnobord,seD);
BWfinal = imerode(BWfinal,seD);
figure, imshow(BWfinal), title(‚segmented image’);
BWoutline = bwperim(BWfinal);
Segout = I;
Segout(BWoutline) = 255;
figure, imshow(Segout), title(‚outlined original image’);
pepper2 = rgb2gray(peppers);
imshow(pepper2);
gearBW = (gearGray > 100); imshow(gearBW)
Small ex:
I = imread(‚coins.png’);
imshow(I);
bw = im2bw(I,graythresh(I));
figure,imshow(bw);
bw = imfill(bw,’holes’);
figure,imshow(bw);
L = bwlabel(bw);
obj1 = max(max(L))
stats = regionprops(L,’Basic’);
obj2 = numel(stats)