Update app.py

app.py

@@ -81,7 +81,7 @@ def format_kspace_display(k_data):
     c = 255.0 / np.log(1 + max_val)
     log_img = c * np.log(1 + k_mag)
     
-    # ใช้ Gamma correction เสริมความสว่างให้เห็นวงกลมฟิลเตอร์ชัดเจน
+    # ใช้ Gamma correction เสริมความสว่างให้เห็นวงกลมฟิลเตอร์ชัดเจนทั่วทั้งพื้นที่
     log_norm = (log_img - np.min(log_img)) / (np.max(log_img) - np.min(log_img) + 1e-8)
     log_boosted = np.power(log_norm, 0.3)
     return log_boosted
@@ -95,23 +95,24 @@ def get_image_from_plot(fig):
     buf.seek(0)
     return Image.open(buf)
 
-# สร้างภาพองค์ประกอบ K-Space แบบมีลวดลายคลื่น 2D และลูกศรบอกแกนตามรูปตัวอย่าง
+# สร้างภาพองค์ประกอบ K-Space แบบคลื่นกริดตัดกันสมบูรณ์แบบตามทฤษฎีสัญญาณภาพ
 def draw_kspace_diagram():
     fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
     
-    # สร้างตารางและลวดลายคลื่น 2D ทแยงมุมเต็มพื้นที่กล่องสี่เหลี่ยม
+    # สร้างเมทริกซ์พิกัด
     x = np.linspace(-112, 112, 224)
     y = np.linspace(112, -112, 224)
     X, Y = np.meshgrid(x, y)
     
+    # ผสมผสานคลื่นแนวตั้งและแนวนอนเพื่อให้เกิดลวดลายกริดคลื่น 2D ที่ถูกต้อง
     freq_x = 8 / 224.0
     freq_y = 8 / 224.0
-    wave = np.cos(2 * np.pi * (freq_x * X + freq_y * Y))
+    wave = np.cos(2 * np.pi * freq_x * X) * np.cos(2 * np.pi * freq_y * Y)
     
     # แสดงรูปคลื่นในกรอบสี่เหลี่ยม
     ax.imshow(wave, cmap='gray', extent=[-1, 1, -1, 1], origin='upper')
     
-    # ตีกรอบสี่เหลี่ยมทับรอบนอก
+    # ตีกรอบสี่เหลี่ยมล้อมรอบพื้นที่สัญญาณ
     rect = plt.Rectangle((-1, -1), 2, 2, fill=False, edgecolor='black', lw=2.5)
     ax.add_patch(rect)
     
@@ -273,7 +274,7 @@ with col_main:
 
     st.markdown("## 🧩 องค์ประกอบของ K-Space")
     st.markdown("""
-    ข้อมูลใน k-space มักจะถูกนำมาแสดงผลในรูปแบบตารางสี่เหลี่ยม (Grid) โดยมีแกนหลักคือ **kx (แนวนอน - Frequency)** และ **ky (แนวตั้ง - Phase)** จุดสำคัญคือ **แกน kx และ ky เหล่านี้ ไม่ได้บอกตำแหน่งพิกัดในภาพอวัยวะ** แต่มันคือแกนที่บอกถึงลักษณะของ **"ความถี่เชิงพื้นที่"** ที่เป็นคลื่น (Sinusoidal wave) ด้วยเหตุนี้ **จุดแต่ละจุดบน K-space จึงไม่ได้จับคู่แบบ 1 ต่อ 1 กับพิกเซลบนภาพ MRI** (เช่น จุดมุมซ้ายบนของ K-space ไม่ได้สร้างภาพมุมซ้ายบนของอวัยวะ)
+    ข้อมูล in k-space มักจะถูกนำมาแสดงผลในรูปแบบตารางสี่เหลี่ยม (Grid) โดยมีแกนหลักคือ **kx (แนวนอน - Frequency)** และ **ky (แนวตั้ง - Phase)** จุดสำคัญคือ **แกน kx และ ky เหล่านี้ ไม่ได้บอกตำแหน่งพิกัดในภาพอวัยวะ** แต่มันคือแกนที่บอกถึงลักษณะของ **"ความถี่เชิงพื้นที่"** ที่เป็นคลื่น (Simusoidal wave) ด้วยเหตุนี้ **จุดแต่ละจุดบน K-space จึงไม่ได้จับคู่แบบ 1 ต่อ 1 กับพิกเซลบนภาพ MRI** (เช่น จุดมุมซ้ายบนของ K-space ไม่ได้สร้างภาพมุมซ้ายบนของอวัยวะ)
     """)
 
     _, col_img_center, _ = st.columns([2.5, 3, 2.5])
@@ -414,7 +415,6 @@ with col_main:
 
     _, col_fslide, _ = st.columns([1.5, 5, 1.5])
     with col_fslide:
-        # ปรับขยายขอบเขตรัศมีสูงสุดเป็น 160 เพื่อให้คลุมครบทั้ง 4 มุมจอเมื่อเปิดสุดตามหลักคณิตศาสตร์
         if mode == "Low frequency":
             radius = st.slider("ปรับระดับความถี่ที่ยอมให้ผ่าน (รัศมีจากตรงกลาง)", 1, 160, 160)
         else: