Тест НМО с ответами по теме «Основы автоматизированной обработки и анализа изображений в медицине. Введение» Интерактивный образовательный модуль (ИОМ)

1. «Капча» —это

1. небольшое изображение с неискаженными символами (цифрами буквами)
2. символы «капчи» легко распознаются автоматическими системами но практически не распознаются человеком
3. небольшое изображение с искаженными (повернутыми растянутыми) символами (цифрами буквами)
4. символы «капчи» легко распознаются человеком но практически не распознаются автоматическими системами.

2. «Псевдоцвета» используются вместо монохромных изображений с целью

1. упрощения оценки врачом изображения в целом
2. повышения различимости участков изображения близких по яркости
3. улучшения цветопередачи изображения
4. повышения контрастности изображения.

3. «Псевдоцвета» — это

1. цвета полученные вследствие трансформации монохромного изображения в цветное
2. цвета полученные вследствие трансформации цветного изображения в монохромное
3. цвета изображения искаженные вследствие несовершенства аппаратуры
4. цвета изображения искаженные вследствие несовершенства программного обеспечения.

4. «Шум» на изображении - это

1. незначительные флуктуации цвета соседних пикселей возникающие случайно и не несущие диагностической информации
2. значительные флуктуации яркости соседних пикселей возникающие случайно и не несущие диагностической информации
3. незначительные флуктуации яркости соседних пикселей возникающие случайно и не несущие диагностической информации
4. незначительные флуктуации яркости соседних пикселей возникающие случайно и несущие диагностическую информацию.

5. «Шум» на изображении — это

1. значительные флуктуации яркости соседних пикселей возникающие случайно и не несущие диагностической информации
2. незначительные флуктуации яркости соседних пикселей возникающие случайно и не несущие диагностической информации
3. незначительные флуктуации яркости соседних пикселей возникающие случайно и несущие диагностическую информацию
4. незначительные флуктуации цвета соседних пикселей возникающие случайно и не несущие диагностической информации.

6. Алгоритм для определения границ объектов на изображении может быть основан на

1. определении границы в месте где будут максимальны различия в цвете двух смежных участков изображения
2. определении границы в месте где будут максимальны различия в текстуре двух смежных участков изображения
3. определении границы в месте где будут максимальны различия в размерах двух смежных участков изображения
4. определении границы в месте где будут максимальны различия в яркости двух смежных участков изображения.

7. Алгоритм для определения границ объектов на изображении может быть основан на

1. определении границы в месте где будут максимальны различия в размерах двух смежных участков изображения
2. определении границы в месте где будут минимальны различия в цвете двух смежных участков изображения
3. определении границы в месте где будут максимальны различия в яркости двух смежных участков изображения
4. определении границы в месте где будут минимальны различия в текстуре двух смежных участков изображения.

8. В каких диагностических технологиях используется автоматизированный анализ изображений

1. ЭКГ
2. ЭЭГ
3. МРТ
4. ПЭТ.

9. Воксел – это

1. максимальный элемент трехмерного изображения
2. минимальный элемент трехмерного изображения
3. минимальный элемент двухмерного изображения
4. максимальный элемент двухмерного изображения.

10. Диагностические технологии, которые были бы невозможны без развития систем обработки изображений в медицине

1. МРТ
2. УЗИ
3. ЭКГ
4. ПЭТ
5. КТ.

11. Для КТ характерно

1. облучение тела больного пучком рентгеновского излучения
2. введение в тело больного радиофармацевтического препарата
3. трехмерная реконструкция накопления радионуклидов в организме
4. трехмерная реконструкция структур организма на основе различия в пропускании рентгеновских лучей.

12. Для МРТ характерно

1. облучение тела больного пучком ионизирующего излучения
2. введение в тело больного радиофармацевтического препарата
3. возможность изучения не только структуры различных органов и тканей но и их функциональную активность
4. трехмерная реконструкция структур организма.

13. Для ПЭТ характерно

1. облучение тела больного пучком ионизирующего излучения
2. трехмерная реконструкция накопления радионуклидов в организме
3. регистрация гамма-квантов излучаемых позитронами при их аннигиляции с электронами
4. введение в тело больного радиофармацевтического препарата.

14. Для УЗИ характерно

1. облучение тела больного пучком ионизирующего излучения
2. возможность получения трехмерных и двумерных изображений внутренних органов
3. безопасность обследования для плода
4. введение в тело больного радиофармацевтического препарата.

15. Для определения асимметрии объекта используется

1. сравнение расстояния от горизонтальной оси объекта до его левых и правых границ
2. сравнение расстояния от вертикальной оси объекта до его левых и правых границ
3. сравнение расстояния от горизонтальной оси объекта до его верхних и нижних границ
4. сравнение расстояния от вертикальной оси объекта до его верхних и нижних границ.

16. Для определения контура меланомы на изображении кожи используется

1. выделение участков изображения превышающих в диаметре 1 мм
2. выделение наиболее темных участков изображения
3. выделение участков изображения с цветом нехарактерным для здоровой кожи
4. выделение участков изображения с выраженной текстурой.

17. Для определения неровности границ объекта используется

1. сравнение расстояния от вертикальной оси объекта до его левых и правых границ
2. сравнение расстояния от геометрического центра объекта до границ объекта по всем направлениям (360°)
3. сравнение расстояния от горизонтальной оси объекта до его верхних и нижних границ
4. сравнение расстояния от геометрического центра объекта до границ цифрового изображения по всем направлениям (360°).

18. Для уменьшения «шума» на изображении может применяться

1. деление яркости каждого пикселя изображения на один и тот же коэффициент
2. возведение в квадрат яркости каждого пикселя изображения
3. вычисление среднего значения яркости для группы рядом расположенных пикселей
4. умножение яркости каждого пикселя изображения на один и тот же коэффициент.

19. Изменение размеров объекта на изображении основано на

1. на удалении части пикселей при сжатии изображения
2. на изменении яркости части пикселей
3. на добавлении части пикселей (аналогичных имеющимся) при увеличении изображения
4. на изменении яркости всех пикселей.

20. Информация, содержащаяся в заголовке файла BMP

1. ширина изображения
2. высота изображения
3. имя автора файла
4. название файла BMP.

21. Каналы, используемые для кодирования цвета пикселей и для воспроизведения цвета в дисплеях

1. красный
2. желтый
3. зеленый
4. синий.

22. Коррекция контрастности изображений основана на

1. уменьшении показателей яркости каждого пикселя изображения на одну и ту же величину
2. увеличении показателей яркости каждого пикселя изображения на одну и ту же величину
3. делении показателей яркости всех пикселей изображения на один и тот же коэффициент
4. умножении показателей яркости всех пикселей изображения на один и тот же коэффициент.

23. Коррекция яркости изображений основана на

1. на уменьшении показателей яркости каждого пикселя изображения на одну и ту же величину
2. на увеличении показателей яркости каждого пикселя изображения на одну и ту же величину
3. делении показателей яркости всех пикселей изображения на один и тот же коэффициент
4. умножении показателей яркости всех пикселей изображения на один и тот же коэффициент.

24. Максимально точная цветопередача медицинских изображений важна, так как

1. позволяет экономить время медицинского персонала
2. обеспечивает высокую экономичность телемедицинских консультаций
3. обеспечивает высокую точность диагностики
4. снижает потребность в телемедицинских консультациях.

25. Максимальное число различных оттенков, которые может передать современный компьютерный дисплей

1. 16
2. 256
3. более 16 миллионов
4. более 256 миллионов.

26. Методы диагностики, при котором лучевая нагрузка на организм пациента минимальна или отсутствует

1. ПЭТ
2. МРТ
3. КТ
4. УЗИ.

27. Наиболее часто используемое число уровней яркости пикселя монохромного (серого) изображения

1. 64
2. 256
3. 512
4. 128.

28. Ориентировочное разрешение современных компьютерных дисплеев

1. более 10 мегапикселей
2. 1–2 мегапикселя
3. менее 1 мегапикселя
4. более 3 мегапикселей.

29. Основной вариант использования медицинских изображений в телемедицине - это

1. сохранение медицинских изображений на сервере в учреждении запрашивающем телемедицинскую консультацию
2. сохранение медицинских изображений в распечатанном виде у врача проводящего телемедицинскую консультацию
3. передача медицинских изображений из учреждения запрашивающего телемедицинскую консультацию врачу-консультанту на расстояние с помощью электронных систем связи
4. сохранение медицинских изображений в распечатанном виде у пациента для которого запрашивается телемедицинскую консультацию.

30. Оценка реального размера объекта

1. на основе подсчета числа пикселей соответствующих объекту на изображении
2. на основе оценки размеров анатомических объектов попавших в кадр
3. на основе оценки расстояния до объекта до камеры при фото/видеосъемке
4. с использованием линейки (мерной ленты) помещенной рядом с объектом при фото/видеосъемке.

31. Пиксель – это

1. максимальный элемент трехмерного изображения
2. максимальный элемент двухмерного изображения
3. минимальный элемент трехмерного изображения
4. минимальный элемент двухмерного изображения.

32. Поворот изображения осуществляется с помощью

1. вычисления яркости изображения для определения в какой точке окажется конкретный пиксель при повороте изображения на конкретный угол
2. тригонометрических расчетов для определения в какой точке окажется конкретный пиксель при повороте изображения на конкретный угол
3. вычисления производной для определения в какой точке окажется конкретный пиксель при повороте изображения на конкретный угол
4. статистических расчетов для определения в какой точке окажется конкретный пиксель при повороте изображения на конкретный угол.

33. Под определением границ объекта на изображении понимают

1. выделение на изображении непрерывной линии разделяющая участки изображения с наиболее различающимися характеристиками (например уровнем кровоснабжения или содержанием глюкозы)
2. выделение на изображении непрерывной линии разделяющая участки изображения с наиболее близкими характеристиками (например яркостью или цветом)
3. выделение на изображении непрерывной линии разделяющая участки изображения с наиболее различающимися характеристиками (например яркостью или цветом)
4. выделение на изображении непрерывной линии разделяющая участки изображения с наиболее близкими характеристиками (например уровнем кровоснабжения или содержанием глюкозы).

34. Под термином "распознавание образов" понимают

1. отнесение объектов (исключительно на медицинских изображениях) к тому или иному классу на основе совокупности их свойств
2. отнесение объектов (не на изображениях) к тому или иному классу на основе совокупности их свойств
3. отнесение объектов (на медицинских изображениях) к тому или иному классу основываясь на их яркости и цвете
4. отнесение объектов (в том числе на изображениях) к тому или иному классу на основе совокупности их свойств.

35. Предпосылки широкого применения технологий оценки и обработки изображений в медицине в конце XX века

1. появление сотовых телефонов
2. развитие сети интернет
3. развитие технологий обработки изображений в других областях (не в медицине)
4. развитие компьютерных технологий.

36. Примерами медицинских изображений, получаемых в видимом спектре, являются

1. фотографии слизистой полости рта
2. фотографии глазного дна
3. фотографии слизистой желудка
4. УЗИ-изображения
5. фотографии патологии кожи.

37. Принцип алгоритма сжатия RLE

1. если все пи ксели изображения одинаковы файл сжатый с помощью rle будет иметь минимальный объем
2. если имеются последовательности пикселей с различными значениями указывается характеристика одного пикселя и число последовательно расположенных таких пикселей
3. если имеются последовательности пикселей с одинаковыми значениями указывается характеристика одного пикселя и число последовательно расположенных таких пикселей
4. последовательно указываются характеристики каждого имеющегося пикселя независимо от их значений.

38. Разновидность томографии, основывающаяся на использовании явления ЯМР

1. МРТ
2. ПЭТ
3. рентгеновская томография
4. КТ.

39. Сжатие цифровых изображений используется для

1. сокращения объема занимаемой памяти
2. защиты изображений от несанкционированного доступа
3. ускорения передачи изображений по компьютерным сетям
4. повышения качества изображений.

40. Текстура изображения — это

1. многократно повторяющиеся на изображении сходные элементы
2. единичные повторяющиеся на изображении сходные элементы
3. единичные повторяющиеся на изображении различные элементы
4. многократно повторяющиеся на изображении различные элементы.

41. Характеристики, которые необходимо оценить для диагностики меланомы

1. симметрия или асимметрия пятна
2. диаметр пятна более 10 мм
3. четкость или нечеткость краев
4. черный цвет всей поверхности пятна.

42. Характеристики, которые необходимо оценить для диагностики меланомы

1. черный цвет всей поверхности пятна
2. увеличение пятна со временем
3. диаметр пятна более 6 мм
4. четкость или нечеткость краев
5. различие оттенков цвета на поверхности пятна.

43. Цветокоррекция изображений основана на

1. одинаковом изменении яркости всех цветовых каналов
2. одинаковом изменении контрастности всех цветовых каналов
3. изменении контрастности каждого цветового канала отдельно
4. изменении яркости каждого цветового канала отдельно.