미분방정식 이야기인거 같은데 잘 본 것 같습니다. 그런데 15:07 의 결과에 대한 함수에 질문이 있습니다. Theta와 y를 이용하여 직선을 결정한 뒤 실제 밀도를 표현하는 것은 3차원에서 표현한건가요? 언덕 모양의 함수가 다른 theta를 침범하는 것이 헷갈려 질문 드립니다. 또, 방금 질문과는 다른 질문인데요. Ct 촬영에서 이용하는 푸리에 변환과 비슷한 꼴의 적분은 w를 계속 변화해가며 모든 직선을 적분한다는 걸까요? 좋은 강의 감사합니다.
15:07 에서의 y축이 17:09 의 s에 해당합니다. y축 위 언덕 모양의 함수는 theta=0일 때 Rf(Theta, s)를 표현한 것인데, 언덕 모양의 함수가 최대값을 갖는 y 값이 s=0일 때 입니다. Radon transform의 역변환 식은 w와 theta대한 이중적분으로 표현됩니다. :)
전공이 공학이라 이해는 가는데 교양 채널에서 이렇게 하면 무리다. 수학적 부분 빼고 좀 더 정성적인 설명을 했으면 좋았을 거 같은데 주강사가 눈높이를 맞추기 힘든 거 같음. 네모로직을 확장해 가로 세로 뿐 아니라 모든 각도에서 나온 정보로부터 보이지 않는 내부 구조를 아는 거라 설명으로 끝나면 됐을 것을..
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❤
미분방정식 이야기인거 같은데 잘 본 것 같습니다. 그런데 15:07 의 결과에 대한 함수에 질문이 있습니다. Theta와 y를 이용하여 직선을 결정한 뒤 실제 밀도를 표현하는 것은 3차원에서 표현한건가요? 언덕 모양의 함수가 다른 theta를 침범하는 것이 헷갈려 질문 드립니다.
또, 방금 질문과는 다른 질문인데요. Ct 촬영에서 이용하는 푸리에 변환과 비슷한 꼴의 적분은 w를 계속 변화해가며 모든 직선을 적분한다는 걸까요?
좋은 강의 감사합니다.
15:07 에서의 y축이 17:09 의 s에 해당합니다. y축 위 언덕 모양의 함수는 theta=0일 때 Rf(Theta, s)를 표현한 것인데, 언덕 모양의 함수가 최대값을 갖는 y 값이 s=0일 때 입니다.
Radon transform의 역변환 식은 w와 theta대한 이중적분으로 표현됩니다. :)
27:58 Fourier inversion formula를 쓴다는 것인지요?
네 맞습니다:) Inverse Fourier transform을 이용한 inversion formula를 이용합니다.
20×20-8×8=(20+8)×(20-8)
CT 설명 들어도 들어도 모르겠네요.
투명망토 카메라와 디스플레이 망토에 달면 되지..
전공이 공학이라 이해는 가는데 교양 채널에서 이렇게 하면 무리다. 수학적 부분 빼고 좀 더 정성적인 설명을 했으면 좋았을 거 같은데 주강사가 눈높이를 맞추기 힘든 거 같음. 네모로직을 확장해 가로 세로 뿐 아니라 모든 각도에서 나온 정보로부터 보이지 않는 내부 구조를 아는 거라 설명으로 끝나면 됐을 것을..