6 resultados para level sets

em Universidad Politécnica de Madrid


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La planificación pre-operatoria se ha convertido en una tarea esencial en cirugías y terapias de marcada complejidad, especialmente aquellas relacionadas con órgano blando. Un ejemplo donde la planificación preoperatoria tiene gran interés es la cirugía hepática. Dicha planificación comprende la detección e identificación precisa de las lesiones individuales y vasos así como la correcta segmentación y estimación volumétrica del hígado funcional. Este proceso es muy importante porque determina tanto si el paciente es un candidato adecuado para terapia quirúrgica como la definición del abordaje a seguir en el procedimiento. La radioterapia de órgano blando es un segundo ejemplo donde la planificación se requiere tanto para la radioterapia externa convencional como para la radioterapia intraoperatoria. La planificación comprende la segmentación de tumor y órganos vulnerables y la estimación de la dosimetría. La segmentación de hígado funcional y la estimación volumétrica para planificación de la cirugía se estiman habitualmente a partir de imágenes de tomografía computarizada (TC). De igual modo, en la planificación de radioterapia, los objetivos de la radiación se delinean normalmente sobre TC. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen de resonancia magnética (RM) están ofreciendo progresivamente ventajas adicionales. Por ejemplo, se ha visto que el ratio de detección de metástasis hepáticas es significativamente superior en RM con contraste Gd–EOB–DTPA que en TC. Por tanto, recientes estudios han destacado la importancia de combinar la información de TC y RM para conseguir el mayor nivel posible de precisión en radioterapia y para facilitar una descripción precisa de las lesiones del hígado. Con el objetivo de mejorar la planificación preoperatoria en ambos escenarios se precisa claramente de un algoritmo de registro no rígido de imagen. Sin embargo, la gran mayoría de sistemas comerciales solo proporcionan métodos de registro rígido. Las medidas de intensidad de voxel han demostrado ser criterios de similitud de imágenes robustos, y, entre ellas, la Información Mutua (IM) es siempre la primera elegida en registros multimodales. Sin embargo, uno de los principales problemas de la IM es la ausencia de información espacial y la asunción de que las relaciones estadísticas entre las imágenes son homogéneas a lo largo de su domino completo. La hipótesis de esta tesis es que la incorporación de información espacial de órganos al proceso de registro puede mejorar la robustez y calidad del mismo, beneficiándose de la disponibilidad de las segmentaciones clínicas. En este trabajo, se propone y valida un esquema de registro multimodal no rígido 3D usando una nueva métrica llamada Información Mutua Centrada en el Órgano (Organ-Focused Mutual Information metric (OF-MI)) y se compara con la formulación clásica de la Información Mutua. Esto permite mejorar los resultados del registro en áreas problemáticas incorporando información regional al criterio de similitud, beneficiándose de la disponibilidad real de segmentaciones en protocolos estándares clínicos, y permitiendo que la dependencia estadística entre las dos modalidades de imagen difiera entre órganos o regiones. El método propuesto se ha aplicado al registro de TC y RM con contraste Gd–EOB–DTPA así como al registro de imágenes de TC y MR para planificación de radioterapia intraoperatoria rectal. Adicionalmente, se ha desarrollado un algoritmo de apoyo de segmentación 3D basado en Level-Sets para la incorporación de la información de órgano en el registro. El algoritmo de segmentación se ha diseñado específicamente para la estimación volumétrica de hígado sano funcional y ha demostrado un buen funcionamiento en un conjunto de imágenes de TC abdominales. Los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de OF-MI comparada con la Información Mutua clásica en las medidas de calidad de los registros; tanto con datos simulados (p<0.001) como con datos reales en registro hepático de TC y RM con contraste Gd– EOB–DTPA y en registro para planificación de radioterapia rectal usando OF-MI multi-órgano (p<0.05). Adicionalmente, OF-MI presenta resultados más estables con menor dispersión que la Información Mutua y un comportamiento más robusto con respecto a cambios en la relación señal-ruido y a la variación de parámetros. La métrica OF-MI propuesta en esta tesis presenta siempre igual o mayor precisión que la clásica Información Mutua y consecuentemente puede ser una muy buena alternativa en aplicaciones donde la robustez del método y la facilidad en la elección de parámetros sean particularmente importantes. Abstract Pre-operative planning has become an essential task in complex surgeries and therapies, especially for those affecting soft tissue. One example where soft tissue preoperative planning is of high interest is liver surgery. It involves the accurate detection and identification of individual liver lesions and vessels as well as the proper functional liver segmentation and volume estimation. This process is very important because it determines whether the patient is a suitable candidate for surgical therapy and the type of procedure. Soft tissue radiation therapy is a second example where planning is required for both conventional external and intraoperative radiotherapy. It involves the segmentation of the tumor target and vulnerable organs and the estimation of the planned dose. Functional liver segmentations and volume estimations for surgery planning are commonly estimated from computed tomography (CT) images. Similarly, in radiation therapy planning, targets to be irradiated and healthy and vulnerable tissues to be protected from irradiation are commonly delineated on CT scans. However, developments in magnetic resonance imaging (MRI) technology are progressively offering advantages. For instance, the hepatic metastasis detection rate has been found to be significantly higher in Gd–EOB–DTPAenhanced MRI than in CT. Therefore, recent studies highlight the importance of combining the information from CT and MRI to achieve the highest level of accuracy in radiotherapy and to facilitate accurate liver lesion description. In order to improve those two soft tissue pre operative planning scenarios, an accurate nonrigid image registration algorithm is clearly required. However, the vast majority of commercial systems only provide rigid registration. Voxel intensity measures have been shown to be robust measures of image similarity, and among them, Mutual Information (MI) is always the first candidate in multimodal registrations. However, one of the main drawbacks of Mutual Information is the absence of spatial information and the assumption that statistical relationships between images are the same over the whole domain of the image. The hypothesis of the present thesis is that incorporating spatial organ information into the registration process may improve the registration robustness and quality, taking advantage of the clinical segmentations availability. In this work, a multimodal nonrigid 3D registration framework using a new Organ- Focused Mutual Information metric (OF-MI) is proposed, validated and compared to the classical formulation of the Mutual Information (MI). It allows improving registration results in problematic areas by adding regional information into the similitude criterion taking advantage of actual segmentations availability in standard clinical protocols and allowing the statistical dependence between the two modalities differ among organs or regions. The proposed method is applied to CT and T1 weighted delayed Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI registration as well as to register CT and MRI images in rectal intraoperative radiotherapy planning. Additionally, a 3D support segmentation algorithm based on Level-Sets has been developed for the incorporation of the organ information into the registration. The segmentation algorithm has been specifically designed for the healthy and functional liver volume estimation demonstrating good performance in a set of abdominal CT studies. Results show a statistical significant improvement of registration quality measures with OF-MI compared to MI with both simulated data (p<0.001) and real data in liver applications registering CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI and in registration for rectal radiotherapy planning using multi-organ OF-MI (p<0.05). Additionally, OF-MI presents more stable results with smaller dispersion than MI and a more robust behavior with respect to SNR changes and parameters variation. The proposed OF-MI always presents equal or better accuracy than the classical MI and consequently can be a very convenient alternative within applications where the robustness of the method and the facility to choose the parameters are particularly important.

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This is an account of some aspects of the geometry of Kahler affine metrics based on considering them as smooth metric measure spaces and applying the comparison geometry of Bakry-Emery Ricci tensors. Such techniques yield a version for Kahler affine metrics of Yau s Schwarz lemma for volume forms. By a theorem of Cheng and Yau, there is a canonical Kahler affine Einstein metric on a proper convex domain, and the Schwarz lemma gives a direct proof of its uniqueness up to homothety. The potential for this metric is a function canonically associated to the cone, characterized by the property that its level sets are hyperbolic affine spheres foliating the cone. It is shown that for an n -dimensional cone, a rescaling of the canonical potential is an n -normal barrier function in the sense of interior point methods for conic programming. It is explained also how to construct from the canonical potential Monge-Ampère metrics of both Riemannian and Lorentzian signatures, and a mean curvature zero conical Lagrangian submanifold of the flat para-Kahler space.

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This communication research gives an insight to University Education in Peru and a brief review of the main European documents that deal with the European Higher Education Framework, highlighting the principles upon which it is based, as well as the strategic objectives that it sets forth and the tools to achieve them. The purpose of this process is to adapt our university education management in Peru to the EEES, seeking to identify the limitations and constraints faced with regard to the keys of European convergence and the means or instruments that we have in order to attain convergence in Peru.

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Managing large medical image collections is an increasingly demanding important issue in many hospitals and other medical settings. A huge amount of this information is daily generated, which requires robust and agile systems. In this paper we present a distributed multi-agent system capable of managing very large medical image datasets. In this approach, agents extract low-level information from images and store them in a data structure implemented in a relational database. The data structure can also store semantic information related to images and particular regions. A distinctive aspect of our work is that a single image can be divided so that the resultant sub-images can be stored and managed separately by different agents to improve performance in data accessing and processing. The system also offers the possibility of applying some region-based operations and filters on images, facilitating image classification. These operations can be performed directly on data structures in the database.

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The first level data cache un modern processors has become a major consumer of energy due to its increasing size and high frequency access rate. In order to reduce this high energy con sumption, we propose in this paper a straightforward filtering technique based on a highly accurate forwarding predictor. Specifically, a simple structure predicts whether a load instruction will obtain its corresponding data via forwarding from the load-store structure -thus avoiding the data cache access - or if it will be provided by the data cache. This mechanism manages to reduce the data cache energy consumption by an average of 21.5% with a negligible performance penalty of less than 0.1%. Furthermore, in this paper we focus on the cache static energy consumption too by disabling a portin of sets of the L2 associative cache. Overall, when merging both proposals, the combined L1 and L2 total energy consumption is reduced by an average of 29.2% with a performance penalty of just 0.25%. Keywords: Energy consumption; filtering; forwarding predictor; cache hierarchy

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El objetivo final de las investigaciones recogidas en esta tesis doctoral es la estimación del volumen de hielo total de los ms de 1600 glaciares de Svalbard, en el Ártico, y, con ello, su contribución potencial a la subida del nivel medio del mar en un escenario de calentamiento global. Los cálculos más exactos del volumen de un glaciar se efectúan a partir de medidas del espesor de hielo obtenidas con georradar. Sin embargo, estas medidas no son viables para conjuntos grandes de glaciares, debido al coste, dificultades logísticas y tiempo requerido por ellas, especialmente en las regiones polares o de montaña. Frente a ello, la determinación de áreas de glaciares a partir de imágenes de satélite sí es viable a escalas global y regional, por lo que las relaciones de escala volumen-área constituyen el mecanismo más adecuado para las estimaciones de volúmenes globales y regionales, como las realizadas para Svalbard en esta tesis. Como parte del trabajo de tesis, hemos elaborado un inventario de los glaciares de Svalbard en los que se han efectuado radioecosondeos, y hemos realizado los cálculos del volumen de hielo de más de 80 cuencas glaciares de Svalbard a partir de datos de georradar. Estos volúmenes han sido utilizados para calibrar las relaciones volumen-área desarrolladas en la tesis. Los datos de georradar han sido obtenidos en diversas campañas llevadas a cabo por grupos de investigación internacionales, gran parte de ellas lideradas por el Grupo de Simulación Numérica en Ciencias e Ingeniería de la Universidad Politécnica de Madrid, del que forman parte la doctoranda y los directores de tesis. Además, se ha desarrollado una metodología para la estimación del error en el cálculo de volumen, que aporta una novedosa técnica de cálculo del error de interpolación para conjuntos de datos del tipo de los obtenidos con perfiles de georradar, que presentan distribuciones espaciales con unos patrones muy característicos pero con una densidad de datos muy irregular. Hemos obtenido en este trabajo de tesis relaciones de escala específicas para los glaciares de Svalbard, explorando la sensibilidad de los parámetros a diferentes morfologías glaciares, e incorporando nuevas variables. En particular, hemos efectuado experimentos orientados a verificar si las relaciones de escala obtenidas caracterizando los glaciares individuales por su tamaño, pendiente o forma implican diferencias significativas en el volumen total estimado para los glaciares de Svalbard, y si esta partición implica algún patrón significativo en los parámetros de las relaciones de escala. Nuestros resultados indican que, para un valor constante del factor multiplicativo de la relacin de escala, el exponente que afecta al área en la relación volumen-área decrece según aumentan la pendiente y el factor de forma, mientras que las clasificaciones basadas en tamaño no muestran un patrón significativo. Esto significa que los glaciares con mayores pendientes y de tipo circo son menos sensibles a los cambios de área. Además, los volúmenes de la población total de los glaciares de Svalbard calculados con fraccionamiento en grupos por tamaño y pendiente son un 1-4% menores que los obtenidas usando la totalidad de glaciares sin fraccionamiento en grupos, mientras que los volúmenes calculados fraccionando por forma son un 3-5% mayores. También realizamos experimentos multivariable para obtener estimaciones óptimas del volumen total mediante una combinación de distintos predictores. Nuestros resultados muestran que un modelo potencial simple volumen-área explica el 98.6% de la varianza. Sólo el predictor longitud del glaciar proporciona significación estadística cuando se usa además del área del glaciar, aunque el coeficiente de determinación disminuye en comparación con el modelo más simple V-A. El predictor intervalo de altitud no proporciona información adicional cuando se usa además del área del glaciar. Nuestras estimaciones del volumen de la totalidad de glaciares de Svalbard usando las diferentes relaciones de escala obtenidas en esta tesis oscilan entre 6890 y 8106 km3, con errores relativos del orden de 6.6-8.1%. El valor medio de nuestras estimaciones, que puede ser considerado como nuestra mejor estimación del volumen, es de 7.504 km3. En términos de equivalente en nivel del mar (SLE), nuestras estimaciones corresponden a una subida potencial del nivel del mar de 17-20 mm SLE, promediando 19_2 mm SLE, donde el error corresponde al error en volumen antes indicado. En comparación, las estimaciones usando las relaciones V-A de otros autores son de 13-26 mm SLE, promediando 20 _ 2 mm SLE, donde el error representa la desviación estándar de las distintas estimaciones. ABSTRACT The final aim of the research involved in this doctoral thesis is the estimation of the total ice volume of the more than 1600 glaciers of Svalbard, in the Arctic region, and thus their potential contribution to sea-level rise under a global warming scenario. The most accurate calculations of glacier volumes are those based on ice-thicknesses measured by groundpenetrating radar (GPR). However, such measurements are not viable for very large sets of glaciers, due to their cost, logistic difficulties and time requirements, especially in polar or mountain regions. On the contrary, the calculation of glacier areas from satellite images is perfectly viable at global and regional scales, so the volume-area scaling relationships are the most useful tool to determine glacier volumes at global and regional scales, as done for Svalbard in this PhD thesis. As part of the PhD work, we have compiled an inventory of the radio-echo sounded glaciers in Svalbard, and we have performed the volume calculations for more than 80 glacier basins in Svalbard from GPR data. These volumes have been used to calibrate the volume-area relationships derived in this dissertation. Such GPR data have been obtained during fieldwork campaigns carried out by international teams, often lead by the Group of Numerical Simulation in Science and Engineering of the Technical University of Madrid, to which the PhD candidate and her supervisors belong. Furthermore, we have developed a methodology to estimate the error in the volume calculation, which includes a novel technique to calculate the interpolation error for data sets of the type produced by GPR profiling, which show very characteristic data distribution patterns but with very irregular data density. We have derived in this dissertation scaling relationships specific for Svalbard glaciers, exploring the sensitivity of the scaling parameters to different glacier morphologies and adding new variables. In particular, we did experiments aimed to verify whether scaling relationships obtained through characterization of individual glacier shape, slope and size imply significant differences in the estimated volume of the total population of Svalbard glaciers, and whether this partitioning implies any noticeable pattern in the scaling relationship parameters. Our results indicate that, for a fixed value of the factor in the scaling relationship, the exponent of the area in the volume-area relationship decreases as slope and shape increase, whereas size-based classifications do not reveal any clear trend. This means that steep slopes and cirque-type glaciers are less sensitive to changes in glacier area. Moreover, the volumes of the total population of Svalbard glaciers calculated according to partitioning in subgroups by size and slope are smaller (by 1-4%) than that obtained considering all glaciers without partitioning into subgroups, whereas the volumes calculated according to partitioning in subgroups by shape are 3-5% larger. We also did multivariate experiments attempting to optimally predict the volume of Svalbard glaciers from a combination of different predictors. Our results show that a simple power-type V-A model explains 98.6% of the variance. Only the predictor glacier length provides statistical significance when used in addition to the predictor glacier area, though the coefficient of determination decreases as compared with the simpler V-A model. The predictor elevation range did not provide any additional information when used in addition to glacier area. Our estimates of the volume of the entire population of Svalbard glaciers using the different scaling relationships that we have derived along this thesis range within 6890-8106 km3, with estimated relative errors in total volume of the order of 6.6-8.1% The average value of all of our estimates, which could be used as a best estimate for the volume, is 7,504 km3. In terms of sea-level equivalent (SLE), our volume estimates correspond to a potential contribution to sea-level rise within 17-20 mm SLE, averaging 19 _ 2 mm SLE, where the quoted error corresponds to our estimated relative error in volume. For comparison, the estimates using the V-A scaling relations found in the literature range within 13-26 mm SLE, averaging 20 _ 2 mm SLE, where the quoted error represents the standard deviation of the different estimates.