3D + t Morphological Processing: Applications to Embryogenesis Image Analysis

We propose to directly process 3D + t image sequences with mathematical morphology operators, using a new classi?cation of the 3D+t structuring elements. Several methods (?ltering, tracking, segmentation) dedicated to the analysis of 3D + t datasets of zebra?sh embryogenesis are introduced and validated through a synthetic dataset. Then, we illustrate the application of these methods to the analysis of datasets of zebra?sh early development acquired with various microscopy techniques. This processing paradigm produces spatio-temporal coherent results as it bene?ts from the intrinsic redundancy of the temporal dimension, and minimizes the needs for human intervention in semi-automatic algorithms.

Extraction of subjective properties in image processing

Most of the present digital images processing methods are related with objective characterization of external properties as shape, form or colour. This information concerns objective characteristics of different bodies and is applied to extract details to perform several different tasks. But in some occasions, some other type of information is needed. This is the case when the image processing system is going to be applied to some operation related with living bodies. In this case, some other type of object information may be useful. As a matter of fact, it may give additional knowledge about its subjective properties. Some of these properties are object symmetry, parallelism between lines and the feeling of size. These types of properties concerns more to internal sensations of living beings when they are related with their environment than to the objective information obtained by artificial systems. This paper presents an elemental system able to detect some of the above-mentioned parameters. A first mathematical model to analyze these situations is reported. This theoretical model will give the possibility to implement a simple working system. The basis of this system is the use of optical logic cells, previously employed in optical computing.

Digital image processing techniques as a tool for evaluating and mapping patinas on granite monuments

Monument conservation is related to the interaction between the original petrological parameters of the rock and external factors in the area where the building is sited, such as weather conditions, pollution, and so on. Depending on the environmental conditions and the characteristics of the materials used, different types of weathering predominate. In all, the appearance of surface crusts constitutes a first stage, whose origin can often be traced to the properties of the material itself. In the present study, different colours of “patinas” were distinguished by defining the threshold levels of greys associated with “pathology” in the histogram. These data were compared to background information and other parameters, such as mineralogical composition, porosity, and so on, as well as other visual signs of deterioration. The result is a map of the pathologies associated with “cover films” on monuments, which generate images by relating colour characteristics to desired properties or zones of interest.

Exploring differences between phonetic classes in Sleep Apnoea Syndrome Patients using automatic speech processing techniques

This work is part of an on-going collaborative project between the medical and signal processing communities to promote new research efforts on automatic OSA (Obstructive Apnea Syndrome) diagnosis. In this paper, we explore the differences noted in phonetic classes (interphoneme) across groups (control/apnoea) and analyze their utility for OSA detection

Contribution to the quality improvement of the antenna measurement using post-processing techniques = Contribución a la mejora de la calidad de medida de antena usando técnicas de post-procesado

One important task in the design of an antenna is to carry out an analysis to find out the characteristics of the antenna that best fulfills the specifications fixed by the application. After that, a prototype is manufactured and the next stage in design process is to check if the radiation pattern differs from the designed one. Besides the radiation pattern, other radiation parameters like directivity, gain, impedance, beamwidth, efficiency, polarization, etc. must be also evaluated. For this purpose, accurate antenna measurement techniques are needed in order to know exactly the actual electromagnetic behavior of the antenna under test. Due to this fact, most of the measurements are performed in anechoic chambers, which are closed areas, normally shielded, covered by electromagnetic absorbing material, that simulate free space propagation conditions, due to the absorption of the radiation absorbing material. Moreover, these facilities can be employed independently of the weather conditions and allow measurements free from interferences. Despite all the advantages of the anechoic chambers, the results obtained both from far-field measurements and near-field measurements are inevitably affected by errors. Thus, the main objective of this Thesis is to propose algorithms to improve the quality of the results obtained in antenna measurements by using post-processing techniques and without requiring additional measurements. First, a deep revision work of the state of the art has been made in order to give a general vision of the possibilities to characterize or to reduce the effects of errors in antenna measurements. Later, new methods to reduce the unwanted effects of four of the most commons errors in antenna measurements are described and theoretical and numerically validated. The basis of all them is the same, to perform a transformation from the measurement surface to another domain where there is enough information to easily remove the contribution of the errors. The four errors analyzed are noise, reflections, truncation errors and leakage and the tools used to suppress them are mainly source reconstruction techniques, spatial and modal filtering and iterative algorithms to extrapolate functions. Therefore, the main idea of all the methods is to modify the classical near-field-to-far-field transformations by including additional steps with which errors can be greatly suppressed. Moreover, the proposed methods are not computationally complex and, because they are applied in post-processing, additional measurements are not required. The noise is the most widely studied error in this Thesis, proposing a total of three alternatives to filter out an important noise contribution before obtaining the far-field pattern. The first one is based on a modal filtering. The second alternative uses a source reconstruction technique to obtain the extreme near-field where it is possible to apply a spatial filtering. The last one is to back-propagate the measured field to a surface with the same geometry than the measurement surface but closer to the AUT and then to apply also a spatial filtering. All the alternatives are analyzed in the three most common near-field systems, including comprehensive noise statistical analyses in order to deduce the signal-to-noise ratio improvement achieved in each case. The method to suppress reflections in antenna measurements is also based on a source reconstruction technique and the main idea is to reconstruct the field over a surface larger than the antenna aperture in order to be able to identify and later suppress the virtual sources related to the reflective waves. The truncation error presents in the results obtained from planar, cylindrical and partial spherical near-field measurements is the third error analyzed in this Thesis. The method to reduce this error is based on an iterative algorithm to extrapolate the reliable region of the far-field pattern from the knowledge of the field distribution on the AUT plane. The proper termination point of this iterative algorithm as well as other critical aspects of the method are also studied. The last part of this work is dedicated to the detection and suppression of the two most common leakage sources in antenna measurements. A first method tries to estimate the leakage bias constant added by the receiver’s quadrature detector to every near-field data and then suppress its effect on the far-field pattern. The second method can be divided into two parts; the first one to find the position of the faulty component that radiates or receives unwanted radiation, making easier its identification within the measurement environment and its later substitution; and the second part of this method is able to computationally remove the leakage effect without requiring the substitution of the faulty component. Resumen Una tarea importante en el diseño de una antena es llevar a cabo un análisis para averiguar las características de la antena que mejor cumple las especificaciones fijadas por la aplicación. Después de esto, se fabrica un prototipo de la antena y el siguiente paso en el proceso de diseño es comprobar si el patrón de radiación difiere del diseñado. Además del patrón de radiación, otros parámetros de radiación como la directividad, la ganancia, impedancia, ancho de haz, eficiencia, polarización, etc. deben ser también evaluados. Para lograr este propósito, se necesitan técnicas de medida de antenas muy precisas con el fin de saber exactamente el comportamiento electromagnético real de la antena bajo prueba. Debido a esto, la mayoría de las medidas se realizan en cámaras anecoicas, que son áreas cerradas, normalmente revestidas, cubiertas con material absorbente electromagnético. Además, estas instalaciones se pueden emplear independientemente de las condiciones climatológicas y permiten realizar medidas libres de interferencias. A pesar de todas las ventajas de las cámaras anecoicas, los resultados obtenidos tanto en medidas en campo lejano como en medidas en campo próximo están inevitablemente afectados por errores. Así, el principal objetivo de esta Tesis es proponer algoritmos para mejorar la calidad de los resultados obtenidos en medida de antenas mediante el uso de técnicas de post-procesado. Primeramente, se ha realizado un profundo trabajo de revisión del estado del arte con el fin de dar una visión general de las posibilidades para caracterizar o reducir los efectos de errores en medida de antenas. Después, se han descrito y validado tanto teórica como numéricamente nuevos métodos para reducir el efecto indeseado de cuatro de los errores más comunes en medida de antenas. La base de todos ellos es la misma, realizar una transformación de la superficie de medida a otro dominio donde hay suficiente información para eliminar fácilmente la contribución de los errores. Los cuatro errores analizados son ruido, reflexiones, errores de truncamiento y leakage y las herramientas usadas para suprimirlos son principalmente técnicas de reconstrucción de fuentes, filtrado espacial y modal y algoritmos iterativos para extrapolar funciones. Por lo tanto, la principal idea de todos los métodos es modificar las transformaciones clásicas de campo cercano a campo lejano incluyendo pasos adicionales con los que los errores pueden ser enormemente suprimidos. Además, los métodos propuestos no son computacionalmente complejos y dado que se aplican en post-procesado, no se necesitan medidas adicionales. El ruido es el error más ampliamente estudiado en esta Tesis, proponiéndose un total de tres alternativas para filtrar una importante contribución de ruido antes de obtener el patrón de campo lejano. La primera está basada en un filtrado modal. La segunda alternativa usa una técnica de reconstrucción de fuentes para obtener el campo sobre el plano de la antena donde es posible aplicar un filtrado espacial. La última es propagar el campo medido a una superficie con la misma geometría que la superficie de medida pero más próxima a la antena y luego aplicar también un filtrado espacial. Todas las alternativas han sido analizadas en los sistemas de campo próximos más comunes, incluyendo detallados análisis estadísticos del ruido con el fin de deducir la mejora de la relación señal a ruido lograda en cada caso. El método para suprimir reflexiones en medida de antenas está también basado en una técnica de reconstrucción de fuentes y la principal idea es reconstruir el campo sobre una superficie mayor que la apertura de la antena con el fin de ser capaces de identificar y después suprimir fuentes virtuales relacionadas con las ondas reflejadas. El error de truncamiento que aparece en los resultados obtenidos a partir de medidas en un plano, cilindro o en la porción de una esfera es el tercer error analizado en esta Tesis. El método para reducir este error está basado en un algoritmo iterativo para extrapolar la región fiable del patrón de campo lejano a partir de información de la distribución del campo sobre el plano de la antena. Además, se ha estudiado el punto apropiado de terminación de este algoritmo iterativo así como otros aspectos críticos del método. La última parte de este trabajo está dedicado a la detección y supresión de dos de las fuentes de leakage más comunes en medida de antenas. El primer método intenta realizar una estimación de la constante de fuga del leakage añadido por el detector en cuadratura del receptor a todos los datos en campo próximo y después suprimir su efecto en el patrón de campo lejano. El segundo método se puede dividir en dos partes; la primera de ellas para encontrar la posición de elementos defectuosos que radian o reciben radiación indeseada, haciendo más fácil su identificación dentro del entorno de medida y su posterior substitución. La segunda parte del método es capaz de eliminar computacionalmente el efector del leakage sin necesidad de la substitución del elemento defectuoso.

3D Wavelet-based Fusion Techniques for Biomedical Imaging

Hoy en día las técnicas de adquisición de imágenes tridimensionales son comunes en diversas áreas, pero cabe destacar la relevancia que han adquirido en el ámbito de la imagen biomédica, dentro del cual encontramos una amplia gama de técnicas como la microscopía confocal, microscopía de dos fotones, microscopía de fluorescencia mediante lámina de luz, resonancia magnética nuclear, tomografía por emisión de positrones, tomografía de coherencia óptica, ecografía 3D y un largo etcétera. Un denominador común de todas esas aplicaciones es la constante necesidad por aumentar la resolución y la calidad de las imágenes adquiridas. En algunas de dichas técnicas de imagen tridimensional se da una interesante situación: aunque que cada volumen adquirido no contiene información suficiente para representar el objeto bajo estudio dentro de los parámetros de calidad requeridos por algunas aplicaciones finales, el esquema de adquisición permite la obtención de varios volúmenes que representan diferentes vistas de dicho objeto, de tal forma que cada una de las vistas proporciona información complementaria acerca del mismo. En este tipo de situación es posible, mediante la combinación de varias de esas vistas, obtener una mejor comprensión del objeto que a partir de cada una de ellas por separado. En el contexto de esta Tesis Doctoral se ha propuesto, desarrollado y validado una nueva metodología de proceso de imágenes basada en la transformada wavelet disc¬reta para la combinación, o fusión, de varias vistas con información complementaria de un mismo objeto. El método de fusión propuesto aprovecha la capacidad de descom¬posición en escalas y orientaciones de la transformada wavelet discreta para integrar en un solo volumen toda la información distribuida entre el conjunto de vistas adquiridas. El trabajo se centra en dos modalidades diferentes de imagen biomédica que per¬miten obtener tales adquisiciones multi-vista. La primera es una variante de la micro¬scopía de fluorescencia, la microscopía de fluorescencia mediante lámina de luz, que se utiliza para el estudio del desarrollo temprano de embriones vivos en diferentes modelos animales, como el pez cebra o el erizo de mar. La segunda modalidad es la resonancia magnética nuclear con realce tardío, que constituye una valiosa herramienta para evaluar la viabilidad del tejido miocárdico en pacientes con diversas miocardiopatías. Como parte de este trabajo, el método propuesto ha sido aplicado y validado en am¬bas modalidades de imagen. En el caso de la aplicación a microscopía de fluorescencia, los resultados de la fusión muestran un mejor contraste y nivel de detalle en comparación con cualquiera de las vistas individuales y el método no requiere de conocimiento previo acerca la función de dispersión puntual del sistema de imagen. Además, los resultados se han comparado con otros métodos existentes. Con respecto a la aplicación a imagen de resonancia magnética con realce tardío, los volúmenes fusionados resultantes pre-sentan una mejora cuantitativa en la nitidez de las estructuras relevantes y permiten una interpretación más sencilla y completa de la compleja estructura tridimensional del tejido miocárdico en pacientes con cardiopatía isquémica. Para ambas aplicaciones los resultados de esta tesis se encuentran actualmente en uso en los centros clínicos y de investigación con los que el autor ha colaborado durante este trabajo. Además se ha puesto a libre disposición de la comunidad científica la implementación del método de fusión propuesto. Por último, se ha tramitado también una solicitud de patente internacional que cubre el método de visualización desarrollado para la aplicación de Resonancia Magnética Nuclear. Abstract Nowadays three dimensional imaging techniques are common in several fields, but es-pecially in biomedical imaging, where we can find a wide range of techniques including: Laser Scanning Confocal Microscopy, Laser Scanning Two Photon Microscopy, Light Sheet Fluorescence Microscopy, Magnetic Resonance Imaging, Positron Emission To-mography, Optical Coherence Tomography, 3D Ultrasound Imaging, etc. A common denominator of all those applications being the constant need for further increasing resolution and quality of the acquired images. Interestingly, in some of the mentioned three-dimensional imaging techniques a remarkable situation arises: while a single volume does not contain enough information to represent the object being imaged within the quality parameters required by the final application, the acquisition scheme allows recording several volumes which represent different views of a given object, with each of the views providing complementary information. In this kind of situation one can get a better understanding of the object by combining several views instead of looking at each of them separately. Within such context, in this PhD Thesis we propose, develop and test new image processing methodologies based on the discrete wavelet transform for the combination, or fusion, of several views containing complementary information of a given object. The proposed fusion method exploits the scale and orientation decomposition capabil¬ities of the discrete wavelet transform to integrate in a single volume all the available information distributed among the set of acquired views. The work focuses in two different biomedical imaging modalities which provide such multi-view datasets. The first one is a particular fluorescence microscopy technique, Light-Sheet Fluorescence Microscopy, used for imaging and gaining understanding of the early development of live embryos from different animal models (like zebrafish or sea urchin). The second is Delayed Enhancement Magnetic Resonance Imaging, which is a valuable tool for assessing the viability of myocardial tissue on patients suffering from different cardiomyopathies. As part of this work, the proposed method was implemented and then validated on both imaging modalities. For the fluorescence microscopy application, the fusion results show improved contrast and detail discrimination when compared to any of the individual views and the method does not rely on prior knowledge of the system’s point spread function (PSF). Moreover, the results have shown improved performance with respect to previous PSF independent methods. With respect to its application to Delayed Enhancement Magnetic Resonance Imaging, the resulting fused volumes show a quantitative sharpness improvement and enable an easier and more complete interpretation of complex three-dimensional scar and heterogeneous tissue information in ischemic cardiomyopathy patients. In both applications, the results of this thesis are currently in use in the clinical and research centers with which the author collaborated during his work. An imple¬mentation of the fusion method has also been made freely available to the scientific community. Finally, an international patent application has been filed covering the visualization method developed for the Magnetic Resonance Imaging application.

Computational methods to create and analyze a digital gene expression atlas of embryo development from microscopy images

Abstract The creation of atlases, or digital models where information from different subjects can be combined, is a field of increasing interest in biomedical imaging. When a single image does not contain enough information to appropriately describe the organism under study, it is then necessary to acquire images of several individuals, each of them containing complementary data with respect to the rest of the components in the cohort. This approach allows creating digital prototypes, ranging from anatomical atlases of human patients and organs, obtained for instance from Magnetic Resonance Imaging, to gene expression cartographies of embryo development, typically achieved from Light Microscopy. Within such context, in this PhD Thesis we propose, develop and validate new dedicated image processing methodologies that, based on image registration techniques, bring information from multiple individuals into alignment within a single digital atlas model. We also elaborate a dedicated software visualization platform to explore the resulting wealth of multi-dimensional data and novel analysis algo-rithms to automatically mine the generated resource in search of bio¬logical insights. In particular, this work focuses on gene expression data from developing zebrafish embryos imaged at the cellular resolution level with Two-Photon Laser Scanning Microscopy. Disposing of quantitative measurements relating multiple gene expressions to cell position and their evolution in time is a fundamental prerequisite to understand embryogenesis multi-scale processes. However, the number of gene expressions that can be simultaneously stained in one acquisition is limited due to optical and labeling constraints. These limitations motivate the implementation of atlasing strategies that can recreate a virtual gene expression multiplex. The developed computational tools have been tested in two different scenarios. The first one is the early zebrafish embryogenesis where the resulting atlas constitutes a link between the phenotype and the genotype at the cellular level. The second one is the late zebrafish brain where the resulting atlas allows studies relating gene expression to brain regionalization and neurogenesis. The proposed computational frameworks have been adapted to the requirements of both scenarios, such as the integration of partial views of the embryo into a whole embryo model with cellular resolution or the registration of anatom¬ical traits with deformable transformation models non-dependent on any specific labeling. The software implementation of the atlas generation tool (Match-IT) and the visualization platform (Atlas-IT) together with the gene expression atlas resources developed in this Thesis are to be made freely available to the scientific community. Lastly, a novel proof-of-concept experiment integrates for the first time 3D gene expression atlas resources with cell lineages extracted from live embryos, opening up the door to correlate genetic and cellular spatio-temporal dynamics. La creación de atlas, o modelos digitales, donde la información de distintos sujetos puede ser combinada, es un campo de creciente interés en imagen biomédica. Cuando una sola imagen no contiene suficientes datos como para describir apropiadamente el organismo objeto de estudio, se hace necesario adquirir imágenes de varios individuos, cada una de las cuales contiene información complementaria respecto al resto de componentes del grupo. De este modo, es posible crear prototipos digitales, que pueden ir desde atlas anatómicos de órganos y pacientes humanos, adquiridos por ejemplo mediante Resonancia Magnética, hasta cartografías de la expresión genética del desarrollo de embrionario, típicamente adquiridas mediante Microscopía Optica. Dentro de este contexto, en esta Tesis Doctoral se introducen, desarrollan y validan nuevos métodos de procesado de imagen que, basándose en técnicas de registro de imagen, son capaces de alinear imágenes y datos provenientes de múltiples individuos en un solo atlas digital. Además, se ha elaborado una plataforma de visualization específicamente diseñada para explorar la gran cantidad de datos, caracterizados por su multi-dimensionalidad, que resulta de estos métodos. Asimismo, se han propuesto novedosos algoritmos de análisis y minería de datos que permiten inspeccionar automáticamente los atlas generados en busca de conclusiones biológicas significativas. En particular, este trabajo se centra en datos de expresión genética del desarrollo embrionario del pez cebra, adquiridos mediante Microscopía dos fotones con resolución celular. Disponer de medidas cuantitativas que relacionen estas expresiones genéticas con las posiciones celulares y su evolución en el tiempo es un prerrequisito fundamental para comprender los procesos multi-escala característicos de la morfogénesis. Sin embargo, el número de expresiones genéticos que pueden ser simultáneamente etiquetados en una sola adquisición es reducido debido a limitaciones tanto ópticas como del etiquetado. Estas limitaciones requieren la implementación de estrategias de creación de atlas que puedan recrear un multiplexado virtual de expresiones genéticas. Las herramientas computacionales desarrolladas han sido validadas en dos escenarios distintos. El primer escenario es el desarrollo embrionario temprano del pez cebra, donde el atlas resultante permite constituir un vínculo, a nivel celular, entre el fenotipo y el genotipo de este organismo modelo. El segundo escenario corresponde a estadios tardíos del desarrollo del cerebro del pez cebra, donde el atlas resultante permite relacionar expresiones genéticas con la regionalización del cerebro y la formación de neuronas. La plataforma computacional desarrollada ha sido adaptada a los requisitos y retos planteados en ambos escenarios, como la integración, a resolución celular, de vistas parciales dentro de un modelo consistente en un embrión completo, o el alineamiento entre estructuras de referencia anatómica equivalentes, logrado mediante el uso de modelos de transformación deformables que no requieren ningún marcador específico. Está previsto poner a disposición de la comunidad científica tanto la herramienta de generación de atlas (Match-IT), como su plataforma de visualización (Atlas-IT), así como las bases de datos de expresión genética creadas a partir de estas herramientas. Por último, dentro de la presente Tesis Doctoral, se ha incluido una prueba conceptual innovadora que permite integrar los mencionados atlas de expresión genética tridimensionales dentro del linaje celular extraído de una adquisición in vivo de un embrión. Esta prueba conceptual abre la puerta a la posibilidad de correlar, por primera vez, las dinámicas espacio-temporales de genes y células.

Learning from the living bodies: New principles and techniques for photonic sensing

Signal processing in any living being is much more complex than the one performed in artificial systems. Cortex architecture, although only partly known, gives some useful ideas to be employed in sensing technology. To analyze some of these structures is the objective of this paper. Among the points to be analyzed are the parallel transfer of information, the similarity of the different systems and the massive amount of data analyzed by physical techniques. As an example of these concepts, the possibility to transmit images in a parallel way will be reported.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

Automatic expert system based on images for accuracy crop row detection in maize fields

This paper proposes an automatic expert system for accuracy crop row detection in maize fields based on images acquired from a vision system. Different applications in maize, particularly those based on site specific treatments, require the identification of the crop rows. The vision system is designed with a defined geometry and installed onboard a mobile agricultural vehicle, i.e. submitted to vibrations, gyros or uncontrolled movements. Crop rows can be estimated by applying geometrical parameters under image perspective projection. Because of the above undesired effects, most often, the estimation results inaccurate as compared to the real crop rows. The proposed expert system exploits the human knowledge which is mapped into two modules based on image processing techniques. The first one is intended for separating green plants (crops and weeds) from the rest (soil, stones and others). The second one is based on the system geometry where the expected crop lines are mapped onto the image and then a correction is applied through the well-tested and robust Theil–Sen estimator in order to adjust them to the real ones. Its performance is favorably compared against the classical Pearson product–moment correlation coefficient.

Self-organizing cultured neural networks: Image analysis techniques for longitudinal tracking and modeling of the underlying network structure

Esta tesis estudia la evolución estructural de conjuntos de neuronas como la capacidad de auto-organización desde conjuntos de neuronas separadas hasta que forman una red (clusterizada) compleja. Esta tesis contribuye con el diseño e implementación de un algoritmo no supervisado de segmentación basado en grafos con un coste computacional muy bajo. Este algoritmo proporciona de forma automática la estructura completa de la red a partir de imágenes de cultivos neuronales tomadas con microscopios de fase con una resolución muy alta. La estructura de la red es representada mediante un objeto matemático (matriz) cuyos nodos representan a las neuronas o grupos de neuronas y los enlaces son las conexiones reconstruidas entre ellos. Este algoritmo extrae también otras medidas morfológicas importantes que caracterizan a las neuronas y a las neuritas. A diferencia de otros algoritmos hasta el momento, que necesitan de fluorescencia y técnicas inmunocitoquímicas, el algoritmo propuesto permite el estudio longitudinal de forma no invasiva posibilitando el estudio durante la formación de un cultivo. Además, esta tesis, estudia de forma sistemática un grupo de variables topológicas que garantizan la posibilidad de cuantificar e investigar la progresión de las características principales durante el proceso de auto-organización del cultivo. Nuestros resultados muestran la existencia de un estado concreto correspondiente a redes con configuracin small-world y la emergencia de propiedades a micro- y meso-escala de la estructura de la red. Finalmente, identificamos los procesos físicos principales que guían las transformaciones morfológicas de los cultivos y proponemos un modelo de crecimiento de red que reproduce el comportamiento cuantitativamente de las observaciones experimentales. ABSTRACT The thesis analyzes the morphological evolution of assemblies of living neurons, as they self-organize from collections of separated cells into elaborated, clustered, networks. In particular, it contributes with the design and implementation of a graph-based unsupervised segmentation algorithm, having an associated very low computational cost. The processing automatically retrieves the whole network structure from large scale phase-contrast images taken at high resolution throughout the entire life of a cultured neuronal network. The network structure is represented by a mathematical object (a matrix) in which nodes are identified neurons or neurons clusters, and links are the reconstructed connections between them. The algorithm is also able to extract any other relevant morphological information characterizing neurons and neurites. More importantly, and at variance with other segmentation methods that require fluorescence imaging from immunocyto- chemistry techniques, our measures are non invasive and entitle us to carry out a fully longitudinal analysis during the maturation of a single culture. In turn, a systematic statistical analysis of a group of topological observables grants us the possibility of quantifying and tracking the progression of the main networks characteristics during the self-organization process of the culture. Our results point to the existence of a particular state corresponding to a small-world network configuration, in which several relevant graphs micro- and meso-scale properties emerge. Finally, we identify the main physical processes taking place during the cultures morphological transformations, and embed them into a simplified growth model that quantitatively reproduces the overall set of experimental observations.

Self-organizing cultured neural networks: Image analysis techniques for longitudinal tracking and modeling of the underlying network structure (versión actualizada)

Esta tesis estudia la evolución estructural de conjuntos de neuronas como la capacidad de auto-organización desde conjuntos de neuronas separadas hasta que forman una red (clusterizada) compleja. Esta tesis contribuye con el diseño e implementación de un algoritmo no supervisado de segmentación basado en grafos con un coste computacional muy bajo. Este algoritmo proporciona de forma automática la estructura completa de la red a partir de imágenes de cultivos neuronales tomadas con microscopios de fase con una resolución muy alta. La estructura de la red es representada mediante un objeto matemático (matriz) cuyos nodos representan a las neuronas o grupos de neuronas y los enlaces son las conexiones reconstruidas entre ellos. Este algoritmo extrae también otras medidas morfológicas importantes que caracterizan a las neuronas y a las neuritas. A diferencia de otros algoritmos hasta el momento, que necesitan de fluorescencia y técnicas inmunocitoquímicas, el algoritmo propuesto permite el estudio longitudinal de forma no invasiva posibilitando el estudio durante la formación de un cultivo. Además, esta tesis, estudia de forma sistemática un grupo de variables topológicas que garantizan la posibilidad de cuantificar e investigar la progresión de las características principales durante el proceso de auto-organización del cultivo. Nuestros resultados muestran la existencia de un estado concreto correspondiente a redes con configuracin small-world y la emergencia de propiedades a micro- y meso-escala de la estructura de la red. Finalmente, identificamos los procesos físicos principales que guían las transformaciones morfológicas de los cultivos y proponemos un modelo de crecimiento de red que reproduce el comportamiento cuantitativamente de las observaciones experimentales. ABSTRACT The thesis analyzes the morphological evolution of assemblies of living neurons, as they self-organize from collections of separated cells into elaborated, clustered, networks. In particular, it contributes with the design and implementation of a graph-based unsupervised segmentation algorithm, having an associated very low computational cost. The processing automatically retrieves the whole network structure from large scale phase-contrast images taken at high resolution throughout the entire life of a cultured neuronal network. The network structure is represented by a mathematical object (a matrix) in which nodes are identified neurons or neurons clusters, and links are the reconstructed connections between them. The algorithm is also able to extract any other relevant morphological information characterizing neurons and neurites. More importantly, and at variance with other segmentation methods that require fluorescence imaging from immunocyto- chemistry techniques, our measures are non invasive and entitle us to carry out a fully longitudinal analysis during the maturation of a single culture. In turn, a systematic statistical analysis of a group of topological observables grants us the possibility of quantifying and tracking the progression of the main networks characteristics during the self-organization process of the culture. Our results point to the existence of a particular state corresponding to a small-world network configuration, in which several relevant graphs micro- and meso-scale properties emerge. Finally, we identify the main physical processes taking place during the cultures morphological transformations, and embed them into a simplified growth model that quantitatively reproduces the overall set of experimental observations.

Identification of pore spaces in 3D CT soil images using a PFCM partitional clustering

Recent advances in non-destructive imaging techniques, such as X-ray computed tomography (CT), make it possible to analyse pore space features from the direct visualisation from soil structures. A quantitative characterisation of the three-dimensional solid-pore architecture is important to understand soil mechanics, as they relate to the control of biological, chemical, and physical processes across scales. This analysis technique therefore offers an opportunity to better interpret soil strata, as new and relevant information can be obtained. In this work, we propose an approach to automatically identify the pore structure of a set of 200-2D images that represent slices of an original 3D CT image of a soil sample, which can be accomplished through non-linear enhancement of the pixel grey levels and an image segmentation based on a PFCM (Possibilistic Fuzzy C-Means) algorithm. Once the solids and pore spaces have been identified, the set of 200-2D images is then used to reconstruct an approximation of the soil sample by projecting only the pore spaces. This reconstruction shows the structure of the soil and its pores, which become more bounded, less bounded, or unbounded with changes in depth. If the soil sample image quality is sufficiently favourable in terms of contrast, noise and sharpness, the pore identification is less complicated, and the PFCM clustering algorithm can be used without additional processing; otherwise, images require pre-processing before using this algorithm. Promising results were obtained with four soil samples, the first of which was used to show the algorithm validity and the additional three were used to demonstrate the robustness of our proposal. The methodology we present here can better detect the solid soil and pore spaces on CT images, enabling the generation of better 2D?3D representations of pore structures from segmented 2D images.

Dust tracking techniques applied to the STARDUST facility: First results

An important issue related to future nuclear fusion reactors fueled with deuterium and tritium is the creation of large amounts of dust due to several mechanisms (disruptions, ELMs and VDEs). The dust size expected in nuclear fusion experiments (such as ITER) is in the order of microns (between 0.1 and 1000 μm). Almost the total amount of this dust remains in the vacuum vessel (VV). This radiological dust can re-suspend in case of LOVA (loss of vacuum accident) and these phenomena can cause explosions and serious damages to the health of the operators and to the integrity of the device. The authors have developed a facility, STARDUST, in order to reproduce the thermo fluid-dynamic conditions comparable to those expected inside the VV of the next generation of experiments such as ITER in case of LOVA. The dust used inside the STARDUST facility presents particle sizes and physical characteristics comparable with those that created inside the VV of nuclear fusion experiments. In this facility an experimental campaign has been conducted with the purpose of tracking the dust re-suspended at low pressurization rates (comparable to those expected in case of LOVA in ITER and suggested by the General Safety and Security Report ITER-GSSR) using a fast camera with a frame rate from 1000 to 10,000 images per second. The velocity fields of the mobilized dust are derived from the imaging of a two-dimensional slice of the flow illuminated by optically adapted laser beam. The aim of this work is to demonstrate the possibility of dust tracking by means of image processing with the objective of determining the velocity field values of dust re-suspended during a LOVA.

Methods for the analysis of multi-scale cell dynamics from fluorescence microscopy images

La embriogénesis es el proceso mediante el cual una célula se convierte en un ser un vivo. A lo largo de diferentes etapas de desarrollo, la población de células va proliferando a la vez que el embrión va tomando forma y se configura. Esto es posible gracias a la acción de varios procesos genéticos, bioquímicos y mecánicos que interaccionan y se regulan entre ellos formando un sistema complejo que se organiza a diferentes escalas espaciales y temporales. Este proceso ocurre de manera robusta y reproducible, pero también con cierta variabilidad que permite la diversidad de individuos de una misma especie. La aparición de la microscopía de fluorescencia, posible gracias a proteínas fluorescentes que pueden ser adheridas a las cadenas de expresión de las células, y los avances en la física óptica de los microscopios han permitido observar este proceso de embriogénesis in-vivo y generar secuencias de imágenes tridimensionales de alta resolución espacio-temporal. Estas imágenes permiten el estudio de los procesos de desarrollo embrionario con técnicas de análisis de imagen y de datos, reconstruyendo dichos procesos para crear la representación de un embrión digital. Una de las más actuales problemáticas en este campo es entender los procesos mecánicos, de manera aislada y en interacción con otros factores como la expresión genética, para que el embrión se desarrolle. Debido a la complejidad de estos procesos, estos problemas se afrontan mediante diferentes técnicas y escalas específicas donde, a través de experimentos, pueden hacerse y confrontarse hipótesis, obteniendo conclusiones sobre el funcionamiento de los mecanismos estudiados. Esta tesis doctoral se ha enfocado sobre esta problemática intentando mejorar las metodologías del estado del arte y con un objetivo específico: estudiar patrones de deformación que emergen del movimiento organizado de las células durante diferentes estados del desarrollo del embrión, de manera global o en tejidos concretos. Estudios se han centrado en la mecánica en relación con procesos de señalización o interacciones a nivel celular o de tejido. En este trabajo, se propone un esquema para generalizar el estudio del movimiento y las interacciones mecánicas que se desprenden del mismo a diferentes escalas espaciales y temporales. Esto permitiría no sólo estudios locales, si no estudios sistemáticos de las escalas de interacción mecánica dentro de un embrión. Por tanto, el esquema propuesto obvia las causas de generación de movimiento (fuerzas) y se centra en la cuantificación de la cinemática (deformación y esfuerzos) a partir de imágenes de forma no invasiva. Hoy en día las dificultades experimentales y metodológicas y la complejidad de los sistemas biológicos impiden una descripción mecánica completa de manera sistemática. Sin embargo, patrones de deformación muestran el resultado de diferentes factores mecánicos en interacción con otros elementos dando lugar a una organización mecánica, necesaria para el desarrollo, que puede ser cuantificado a partir de la metodología propuesta en esta tesis. La metodología asume un medio continuo descrito de forma Lagrangiana (en función de las trayectorias de puntos materiales que se mueven en el sistema en lugar de puntos espaciales) de la dinámica del movimiento, estimado a partir de las imágenes mediante métodos de seguimiento de células o de técnicas de registro de imagen. Gracias a este esquema es posible describir la deformación instantánea y acumulada respecto a un estado inicial para cualquier dominio del embrión. La aplicación de esta metodología a imágenes 3D + t del pez zebra sirvió para desvelar estructuras mecánicas que tienden a estabilizarse a lo largo del tiempo en dicho embrión, y que se organizan a una escala semejante al del mapa de diferenciación celular y con indicios de correlación con patrones de expresión genética. También se aplicó la metodología al estudio del tejido amnioserosa de la Drosophila (mosca de la fruta) durante el cierre dorsal, obteniendo indicios de un acoplamiento entre escalas subcelulares, celulares y supracelulares, que genera patrones complejos en respuesta a la fuerza generada por los esqueletos de acto-myosina. En definitiva, esta tesis doctoral propone una estrategia novedosa de análisis de la dinámica celular multi-escala que permite cuantificar patrones de manera inmediata y que además ofrece una representación que reconstruye la evolución de los procesos como los ven las células, en lugar de como son observados desde el microscopio. Esta metodología por tanto permite nuevas formas de análisis y comparación de embriones y tejidos durante la embriogénesis a partir de imágenes in-vivo. ABSTRACT The embryogenesis is the process from which a single cell turns into a living organism. Through several stages of development, the cell population proliferates at the same time the embryo shapes and the organs develop gaining their functionality. This is possible through genetic, biochemical and mechanical factors that are involved in a complex interaction of processes organized in different levels and in different spatio-temporal scales. The embryogenesis, through this complexity, develops in a robust and reproducible way, but allowing variability that makes possible the diversity of living specimens. The advances in physics of microscopes and the appearance of fluorescent proteins that can be attached to expression chains, reporting about structural and functional elements of the cell, have enabled for the in-vivo observation of embryogenesis. The imaging process results in sequences of high spatio-temporal resolution 3D+time data of the embryogenesis as a digital representation of the embryos that can be further analyzed, provided new image processing and data analysis techniques are developed. One of the most relevant and challenging lines of research in the field is the quantification of the mechanical factors and processes involved in the shaping process of the embryo and their interactions with other embryogenesis factors such as genetics. Due to the complexity of the processes, studies have focused on specific problems and scales controlled in the experiments, posing and testing hypothesis to gain new biological insight. However, methodologies are often difficult to be exported to study other biological phenomena or specimens. This PhD Thesis is framed within this paradigm of research and tries to propose a systematic methodology to quantify the emergent deformation patterns from the motion estimated in in-vivo images of embryogenesis. Thanks to this strategy it would be possible to quantify not only local mechanisms, but to discover and characterize the scales of mechanical organization within the embryo. The framework focuses on the quantification of the motion kinematics (deformation and strains), neglecting the causes of the motion (forces), from images in a non-invasive way. Experimental and methodological challenges hamper the quantification of exerted forces and the mechanical properties of tissues. However, a descriptive framework of deformation patterns provides valuable insight about the organization and scales of the mechanical interactions, along the embryo development. Such a characterization would help to improve mechanical models and progressively understand the complexity of embryogenesis. This framework relies on a Lagrangian representation of the cell dynamics system based on the trajectories of points moving along the deformation. This approach of analysis enables the reconstruction of the mechanical patterning as experienced by the cells and tissues. Thus, we can build temporal profiles of deformation along stages of development, comprising both the instantaneous events and the cumulative deformation history. The application of this framework to 3D + time data of zebrafish embryogenesis allowed us to discover mechanical profiles that stabilized through time forming structures that organize in a scale comparable to the map of cell differentiation (fate map), and also suggesting correlation with genetic patterns. The framework was also applied to the analysis of the amnioserosa tissue in the drosophila’s dorsal closure, revealing that the oscillatory contraction triggered by the acto-myosin network organized complexly coupling different scales: local force generation foci, cellular morphology control mechanisms and tissue geometrical constraints. In summary, this PhD Thesis proposes a theoretical framework for the analysis of multi-scale cell dynamics that enables to quantify automatically mechanical patterns and also offers a new representation of the embryo dynamics as experienced by cells instead of how the microscope captures instantaneously the processes. Therefore, this framework enables for new strategies of quantitative analysis and comparison between embryos and tissues during embryogenesis from in-vivo images.