An investigation of the performance of a new Mechanical thrombectomy device using Bond Graph modelling: application to the extraction of blood clots in the middle cerebral artery

A number of thrombectomy devices using a variety of methods have now been developed to facilitate clot removal. We present research involving one such experimental device recently developed in the UK, called a ‘GP’ Thrombus Aspiration Device (GPTAD). This device has the potential to bring about the extraction of a thrombus. Although the device is at a relatively early stage of development, the results look encouraging. In this work, we present an analysis and modeling of the GPTAD by means of the bond graph technique; it seems to be a highly effective method of simulating the device under a variety of conditions. Such modeling is useful in optimizing the GPTAD and predicting the result of clot extraction. The aim of this simulation model is to obtain the minimum pressure necessary to extract the clot and to verify that both the pressure and the time required to complete the clot extraction are realistic for use in clinical situations, and are consistent with any experimentally obtained data. We therefore consider aspects of rheology and mechanics in our modeling.

Uniformly Reweighted Belief Propagation: A Factor Graph Approach

Tree-reweighted belief propagation is a message passing method that has certain advantages compared to traditional belief propagation (BP). However, it fails to outperform BP in a consistent manner, does not lend itself well to distributed implementation, and has not been applied to distributions with higher-order interactions. We propose a method called uniformly-reweighted belief propagation that mitigates these drawbacks. After having shown in previous works that this method can substantially outperform BP in distributed inference with pairwise interaction models, in this paper we extend it to higher-order interactions and apply it to LDPC decoding, leading performance gains over BP.

A graph-based approach for latency modeling and optimization in multiview video encoding

We present a novel framework for encoding latency analysis of arbitrary multiview video coding prediction structures. This framework avoids the need to consider an specific encoder architecture for encoding latency analysis by assuming an unlimited processing capacity on the multiview encoder. Under this assumption, only the influence of the prediction structure and the processing times have to be considered, and the encoding latency is solved systematically by means of a graph model. The results obtained with this model are valid for a multiview encoder with sufficient processing capacity and serve as a lower bound otherwise. Furthermore, with the objective of low latency encoder design with low penalty on rate-distortion performance, the graph model allows us to identify the prediction relationships that add higher encoding latency to the encoder. Experimental results for JMVM prediction structures illustrate how low latency prediction structures with a low rate-distortion penalty can be derived in a systematic manner using the new model.

Probabilistic Atlas Based Segmentation Using Affine Moment Descriptors and Graph-Cuts

We show a procedure for constructing a probabilistic atlas based on affine moment descriptors. It uses a normalization procedure over the labeled atlas. The proposed linear registration is defined by closed-form expressions involving only geometric moments. This procedure applies both to atlas construction as atlas-based segmentation. We model the likelihood term for each voxel and each label using parametric or nonparametric distributions and the prior term is determined by applying the vote-rule. The probabilistic atlas is built with the variability of our linear registration. We have two segmentation strategy: a) it applies the proposed affine registration to bring the target image into the coordinate frame of the atlas or b) the probabilistic atlas is non-rigidly aligning with the target image, where the probabilistic atlas is previously aligned to the target image with our affine registration. Finally, we adopt a graph cut - Bayesian framework for implementing the atlas-based segmentation.

Graph based study of allergen cross-reactivity of plant lipid transfer proteins (LTPs) using microarray in a multicenter study.

The study of cross-reactivity in allergy is key to both understanding. the allergic response of many patients and providing them with a rational treatment In the present study, protein microarrays and a co-sensitization graph approach were used in conjunction with an allergen microarray immunoassay. This enabled us to include a wide number of proteins and a large number of patients, and to study sensitization profiles among members of the LTP family. Fourteen LTPs from the most frequent plant food-induced allergies in the geographical area studied were printed into a microarray specifically designed for this research. 212 patients with fruit allergy and 117 food-tolerant pollen allergic subjects were recruited from seven regions of Spain with different pollen profiles, and their sera were tested with allergen microarray. This approach has proven itself to be a good tool to study cross-reactivity between members of LTP family, and could become a useful strategy to analyze other families of allergens.

Time series irreversibility: a visibility graph approach

We propose a method to measure real-valued time series irreversibility which combines two different tools: the horizontal visibility algorithm and the Kullback-Leibler divergence. This method maps a time series to a directed network according to a geometric criterion. The degree of irreversibility of the series is then estimated by the Kullback-Leibler divergence (i.e. the distinguishability) between the in and out degree distributions of the associated graph. The method is computationally efficient and does not require any ad hoc symbolization process. We find that the method correctly distinguishes between reversible and irreversible stationary time series, including analytical and numerical studies of its performance for: (i) reversible stochastic processes (uncorrelated and Gaussian linearly correlated), (ii) irreversible stochastic processes (a discrete flashing ratchet in an asymmetric potential), (iii) reversible (conservative) and irreversible (dissipative) chaotic maps, and (iv) dissipative chaotic maps in the presence of noise. Two alternative graph functionals, the degree and the degree-degree distributions, can be used as the Kullback-Leibler divergence argument. The former is simpler and more intuitive and can be used as a benchmark, but in the case of an irreversible process with null net current, the degree-degree distribution has to be considered to identify the irreversible nature of the series

Segmentation of RV in 4D Cardiac MR Volumes using region-merging graph cuts

Non-invasive quantitative assessment of the right ventricular anatomical and functional parameters is a challenging task. We present a semi-automatic approach for right ventricle (RV) segmentation from 4D MR images in two variants, which differ in the amount of user interaction. The method consists of three main phases: First, foreground and background markers are generated from the user input. Next, an over-segmented region image is obtained applying a watershed transform. Finally, these regions are merged using 4D graph-cuts with an intensity based boundary term. For the first variant the user outlines the inside of the RV wall in a few end-diastole slices, for the second two marker pixels serve as starting point for a statistical atlas application. Results were obtained by blind evaluation on 16 testing 4D MR volumes. They prove our method to be robust against markers location and place it favourably in the ranks of existing approaches.

Desarrollo de nueva funcionalidad e interfaz web y móvil para la API MappingAPI2

Vivimos en la era de la información y del internet, tenemos la necesidad cada vez mayor de conseguir y compartir la información que existe. Esta necesidad se da en todos los ámbitos existentes pero con más ahínco probablemente sea en el área de la medicina, razón por la cual se llevan a cabo muchas investigaciones de distinta índole, lo cual ha llevado a generar un cantidad inimaginable de información y esta su vez muy heterogénea, haciendo cada vez más difícil unificarla y sacar conocimiento o valor agregado. Por lo cual se han llevado a cabo distintas investigaciones para dar solución a este problema, quizás la más importante y con más crecimiento es la búsqueda a partir de modelos de ontologías mediante el uso de sistemas que puedan consultarla. Este trabajo de Fin de Master hace hincapié es la generación de las consultas para poder acceder a la información que se encuentra de manera distribuida en distintos sitios y de manera heterogénea, mediante el uso de una API que genera el código SPARQL necesario. La API que se uso fue creada por el grupo de informática biomédica. También se buscó una manera eficiente de publicar esta API para su futuro uso en el proyecto p-medicine, por lo cual se creó un servicio RESTful para permitir generar las consultas deseadas desde cualquier plataforma, haciendo en esto caso más accesible y universal. Se le dio también una interfaz WEB a la API que permitiera hacer uso de la misma de una manera más amigable para el usuario. ---ABSTRACT---We live in the age of information and Internet so we have the need to consult and share the info that exists. This need comes is in every scope of our lives, probably one of the more important is the medicine, because it is the knowledge area that treats diseases and it tries to extents the live of the human beings. For that reason there have been many different researches generating huge amounts of heterogeneous and distributed information around the globe and making the data more difficult to consult. Consequently there have been many researches to look for an answer about to solve the problem of searching heterogeneous and distributed data, perhaps the more important if the one that use ontological models. This work is about the generation of the query statement based on the mapping API created by the biomedical informatics group. At the same time the project looks for the best way to publish and make available the API for its use in the p-medicine project, for that reason a RESTful API was made to allow the generation of consults from within the platform, becoming much more accessible and universal available. A Web interface was also made to the API, to let access to the final user in a friendly

Hierarchical graph maps for visualization of collaborative recommender systems

In this paper we provide a method that allows the visualization of similarity relationships present between items of collaborative filtering recommender systems, as well as the relative importance of each of these. The objective is to offer visual representations of the recommender system?s set of items and of their relationships; these graphs show us where the most representative information can be found and which items are rated in a more similar way by the recommender system?s community of users. The visual representations achieved take the shape of phylogenetic trees, displaying the numerical similarity and the reliability between each pair of items considered to be similar. As a case study we provide the results obtained using the public database Movielens 1M, which contains 3900 movies.

A new label fusion method using graph cuts: application to hippocampus segmentation

The aim of this paper is to develop a probabilistic modeling framework for the segmentation of structures of interest from a collection of atlases. Given a subset of registered atlases into the target image for a particular Region of Interest (ROI), a statistical model of appearance and shape is computed for fusing the labels. Segmentations are obtained by minimizing an energy function associated with the proposed model, using a graph-cut technique. We test different label fusion methods on publicly available MR images of human brains.

Heterogeneous architecture for the optimization of large-scale graph processing data centres

Con el auge del Cloud Computing, las aplicaciones de proceso de datos han sufrido un incremento de demanda, y por ello ha cobrado importancia lograr m�ás eficiencia en los Centros de Proceso de datos. El objetivo de este trabajo es la obtenci�ón de herramientas que permitan analizar la viabilidad y rentabilidad de diseñar Centros de Datos especializados para procesamiento de datos, con una arquitectura, sistemas de refrigeraci�ón, etc. adaptados. Algunas aplicaciones de procesamiento de datos se benefician de las arquitecturas software, mientras que en otras puede ser m�ás eficiente un procesamiento con arquitectura hardware. Debido a que ya hay software con muy buenos resultados en el procesamiento de grafos, como el sistema XPregel, en este proyecto se realizará una arquitectura hardware en VHDL, implementando el algoritmo PageRank de Google de forma escalable. Se ha escogido este algoritmo ya que podr��á ser m�ás eficiente en arquitectura hardware, debido a sus características concretas que se indicaráan m�ás adelante. PageRank sirve para ordenar las p�áginas por su relevancia en la web, utilizando para ello la teorí��a de grafos, siendo cada página web un vértice de un grafo; y los enlaces entre páginas, las aristas del citado grafo. En este proyecto, primero se realizará un an�álisis del estado de la técnica. Se supone que la implementaci�ón en XPregel, un sistema de procesamiento de grafos, es una de las m�ás eficientes. Por ello se estudiará esta �ultima implementaci�ón. Sin embargo, debido a que Xpregel procesa, en general, algoritmos que trabajan con grafos; no tiene en cuenta ciertas caracterí��sticas del algoritmo PageRank, por lo que la implementaci�on no es �optima. Esto es debido a que en PageRank, almacenar todos los datos que manda un mismo v�értice es un gasto innecesario de memoria ya que todos los mensajes que manda un vértice son iguales entre sí e iguales a su PageRank. Se realizará el diseño en VHDL teniendo en cuenta esta caracter��ística del citado algoritmo,evitando almacenar varias veces los mensajes que son iguales. Se ha elegido implementar PageRank en VHDL porque actualmente las arquitecturas de los sistemas operativos no escalan adecuadamente. Se busca evaluar si con otra arquitectura se obtienen mejores resultados. Se realizará un diseño partiendo de cero, utilizando la memoria ROM de IPcore de Xillinx (Software de desarrollo en VHDL), generada autom�áticamente. Se considera hacer cuatro tipos de módulos para que as�� el procesamiento se pueda hacer en paralelo. Se simplificar�á la estructura de XPregel con el fin de intentar aprovechar la particularidad de PageRank mencionada, que hace que XPregel no le saque el m�aximo partido. Despu�és se escribirá el c�ódigo, realizando una estructura escalable, ya que en la computación intervienen millones de páginas web. A continuación, se sintetizar�á y se probará el código en una FPGA. El �ultimo paso será una evaluaci�ón de la implementaci�ón, y de posibles mejoras en cuanto al consumo.

Desarrollo de un API RESTFUL en Symfony2 y un SDK isomorfo para dicho API en ECMAScript6

Resumen El documento que se desarrolla en los siguientes capítulos ha sido realizado como Proyecto de Fin de Grado para el Grado de Ingeniería del Software (Plan 2009) impartido por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid durante el curso académico 2014-2015 y bajo la tutela del Dr. Francisco Javier Gil Rubio, profesor del Departamento de Organización y Estructura de la Información (Actualmente DSI). La empresa Radmas Technologies pretende proporcionar con el producto Mejora Tu Ciudad —su solución para la gestión integral de Smart-Cities— un servicio REST interoperable y una capa de abstracción para el lenguaje Javascript. El presente proyecto se centra en la definición y creación de un API RESTFUL sobre la que los distintos clientes puedan interactuar con la plataforma independientemente de las herramientas de desarrollo utilizadas. Tras la definición del servicio se llevará a cabo la creación de un SDK1 válido en distintas plataformas basadas en Javascript, que facilite el acceso a aquellos clientes que utilicen dichas plataformas como punto de partida para iniciar otros desarrollos derivados. Con este pretexto nace un proyecto que pretende también cubrir todas las fases del ciclo de vida de un producto de software, ciertamente particular en este caso, ya que se trata de un ecosistema que comprende dos soluciones enfocadas hacia la interoperabilidad, una genérica y otra orientada a una única plataforma de destino, y que a su vez servirán como base para llevar a cabo futuros desarrollos. Por todo lo expuesto, el proyecto cubrirá las siguientes etapas:  Estudio de la problemática: se describe la situación en la que se encuentra la compañía y los motivos por los que se propone la creación de un API REST2 y más tarde la elaboración de un Kit de Desarrollo de Software (SDK) orientado exclusivamente a plataformas basadas en Javascript como solución a las necesidades de los potenciales clientes.  Estudio teórico de las distintas tecnologías y protocolos disponibles en los cuales se sustentarán los desarrollos que se lleven a cabo.  Estimación de tiempos, planificación y gestión de tareas mediante metodologías ágiles y desarrollo del producto.  Creación de una batería de pruebas y generación de un entorno para ejecutarlas que permita cubrir los distintos casos de uso requeridos por el usuario. También se hará uso, siempre que sea posible, de la metodología de trabajo conocida como TDD3 o Desarrollo Dirigido por las Pruebas.  Generación de documentación orientada a desarrolladores exponiendo las bondades y las técnicas de uso del ecosistema definido.  Creación de un conjunto de ejemplos que sirvan como punto de partida para llevar a cabo futuros desarrollos. Las fases anteriormente descritas se apoyan en los conocimientos recibidos en las distintas asignaturas que ofrece la titulación. Por tanto, haré frecuentes referencias a aquellas que tratan aspectos como los procesos de Ingeniería de Software (a través de un análisis y diseño coherentes de la estructura de la aplicación) y a la gestión de proyectos (haciendo especial hincapié en lo aprendido sobre metodologías ágiles), así como algunas de carácter más técnico que sin duda influirán en la generación de un código correcto y probado. Por todo ello este Trabajo de Fin de Grado pretende ser un desarrollo multidisciplinar en el que se obtenga como resultado un producto profesional, que haga uso de tecnologías y servicios de rabiosa actualidad y ejemplifique la realidad de los desarrollos de software modernos.

API REST con MEAN para contenidos multimedia

Memoria de Proyecto Fin de Grado API REST con MEAN para Contenidos Multimedia. En ella se especifica todo el proceso de elaboración del proyecto, desde la confección de la idea, pasando por el análisis y la definición de requisitos de elaboración, hasta la entrega definitiva del producto final. El proyecto consta de dos bloques claramente diferenciados: Una documentación extensa de la línea de trabajo, con apoyo de diagramas, imágenes, descripciones y metodologías. Implementación de la línea de trabajo. Elaboración de una aplicación SW que presente una correspondencia con la temática del proyecto, la intención del mismo y los requisitos que se espera que la solución software satisfaga. Al ser un proyecto software, se ha seguido estándares de elaboración con la mayor fidelidad. Estos estándares de elaboración son tanto de documentación como de metodologías. La evolución del proyecto ha pasado por diferentes etapas. Las principales son las de análisis y recopilación de requisitos, diseño de la arquitectura, implementación de la solución software y validación de la misma.

Pedestrian Motion Prediction: A Graph Based Approach

A novel pedestrian motion prediction technique is presented in this paper. Its main achievement regards to none previous observation, any knowledge of pedestrian trajectories nor the existence of possible destinations is required; hence making it useful for autonomous surveillance applications. Prediction only requires initial position of the pedestrian and a 2D representation of the scenario as occupancy grid. First, it uses the Fast Marching Method (FMM) to calculate the pedestrian arrival time for each position in the map and then, the likelihood that the pedestrian reaches those positions is estimated. The technique has been tested with synthetic and real scenarios. In all cases, accurate probability maps as well as their representative graphs were obtained with low computational cost.