Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

Improved SNR efficiency in gradient echo coronary MRA with high temporal resolution using parallel imaging.

Contemporary coronary magnetic resonance angiography techniques suffer from signal-to-noise ratio (SNR) constraints. We propose a method to enhance SNR in gradient echo coronary magnetic resonance angiography by using sensitivity encoding (SENSE). While the use of sensitivity encoding to improve SNR seems counterintuitive, it can be exploited by reducing the number of radiofrequency excitations during the acquisition window while lowering the signal readout bandwidth, therefore improving the radiofrequency receive to radiofrequency transmit duty cycle. Under certain conditions, this leads to improved SNR. The use of sensitivity encoding for improved SNR in three-dimensional coronary magnetic resonance angiography is investigated using numerical simulations and an in vitro and an in vivo study. A maximum 55% SNR enhancement for coronary magnetic resonance angiography was found both in vitro and in vivo, which is well consistent with the numerical simulations. This method is most suitable for spoiled gradient echo coronary magnetic resonance angiography in which a high temporal and spatial resolution is required.

Environmental data mining and modeling based on machine learning algorithms and geostatistics

The paper presents some contemporary approaches to spatial environmental data analysis. The main topics are concentrated on the decision-oriented problems of environmental spatial data mining and modeling: valorization and representativity of data with the help of exploratory data analysis, spatial predictions, probabilistic and risk mapping, development and application of conditional stochastic simulation models. The innovative part of the paper presents integrated/hybrid model-machine learning (ML) residuals sequential simulations-MLRSS. The models are based on multilayer perceptron and support vector regression ML algorithms used for modeling long-range spatial trends and sequential simulations of the residuals. NIL algorithms deliver non-linear solution for the spatial non-stationary problems, which are difficult for geostatistical approach. Geostatistical tools (variography) are used to characterize performance of ML algorithms, by analyzing quality and quantity of the spatially structured information extracted from data with ML algorithms. Sequential simulations provide efficient assessment of uncertainty and spatial variability. Case study from the Chernobyl fallouts illustrates the performance of the proposed model. It is shown that probability mapping, provided by the combination of ML data driven and geostatistical model based approaches, can be efficiently used in decision-making process. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Performance of noninvasive ventilation algorithms on ICU ventilators during pressure support: a clinical study.

To evaluate the impact of noninvasive ventilation (NIV) algorithms available on intensive care unit ventilators on the incidence of patient-ventilator asynchrony in patients receiving NIV for acute respiratory failure. Prospective multicenter randomized cross-over study. Intensive care units in three university hospitals. Patients consecutively admitted to the ICU and treated by NIV with an ICU ventilator were included. Airway pressure, flow and surface diaphragmatic electromyography were recorded continuously during two 30-min periods, with the NIV (NIV+) or without the NIV algorithm (NIV0). Asynchrony events, the asynchrony index (AI) and a specific asynchrony index influenced by leaks (AIleaks) were determined from tracing analysis. Sixty-five patients were included. With and without the NIV algorithm, respectively, auto-triggering was present in 14 (22%) and 10 (15%) patients, ineffective breaths in 15 (23%) and 5 (8%) (p = 0.004), late cycling in 11 (17%) and 5 (8%) (p = 0.003), premature cycling in 22 (34%) and 21 (32%), and double triggering in 3 (5%) and 6 (9%). The mean number of asynchronies influenced by leaks was significantly reduced by the NIV algorithm (p < 0.05). A significant correlation was found between the magnitude of leaks and AIleaks when the NIV algorithm was not activated (p = 0.03). The global AI remained unchanged, mainly because on some ventilators with the NIV algorithm premature cycling occurs. In acute respiratory failure, NIV algorithms provided by ICU ventilators can reduce the incidence of asynchronies because of leaks, thus confirming bench test results, but some of these algorithms can generate premature cycling.

Modélisation par automate cellulaire des phénomènes diagénétiques des plateformes carbonatées : calibration et paramétrage à partir de deux cas d'études : l'Urgonien du Vercors (Crétacé inférieur, SE France) et les Calcaires Gris du Mont Compomolon (Lias, NE Italie)

Une fois déposé, un sédiment est affecté au cours de son enfouissement par un ensemble de processus, regroupé sous le terme diagenèse, le transformant parfois légèrement ou bien suffisamment pour le rendre méconnaissable. Ces modifications ont des conséquences sur les propriétés pétrophysiques qui peuvent être positives ou négatives, c'est-à-dire les améliorer ou bien les détériorer. Une voie alternative de représentation numérique des processus, affranchie de l'utilisation des réactions physico-chimiques, a été adoptée et développée en mimant le déplacement du ou des fluides diagénétiques. Cette méthode s'appuie sur le principe d'un automate cellulaire et permet de simplifier les phénomènes sans sacrifier le résultat et permet de représenter les phénomènes diagénétiques à une échelle fine. Les paramètres sont essentiellement numériques ou mathématiques et nécessitent d'être mieux compris et renseignés à partir de données réelles issues d'études d'affleurements et du travail analytique effectué. La représentation des phénomènes de dolomitisation de faible profondeur suivie d'une phase de dédolomitisation a été dans un premier temps effectuée. Le secteur concerne une portion de la série carbonatée de l'Urgonien (Barrémien-Aptien), localisée dans le massif du Vercors en France. Ce travail a été réalisé à l'échelle de la section afin de reproduire les géométries complexes associées aux phénomènes diagénétiques et de respecter les proportions mesurées en dolomite. De plus, la dolomitisation a été simulée selon trois modèles d'écoulement. En effet, la dédolomitisation étant omniprésente, plusieurs hypothèses sur le mécanisme de dolomitisation ont été énoncées et testées. Plusieurs phases de dolomitisation per ascensum ont été également simulées sur des séries du Lias appartenant aux formations du groupe des Calcaire Gris, localisées au nord-est de l'Italie. Ces fluides diagénétiques empruntent le réseau de fracturation comme vecteur et affectent préférentiellement les lithologies les plus micritisées. Cette étude a permis de mettre en évidence la propagation des phénomènes à l'échelle de l'affleurement. - Once deposited, sediment is affected by diagenetic processes during their burial history. These diagenetic processes are able to affect the petrophysical properties of the sedimentary rocks and also improve as such their reservoir capacity. The modelling of diagenetic processes in carbonate reservoirs is still a challenge as far as neither stochastic nor physicochemical simulations can correctly reproduce the complexity of features and the reservoir heterogeneity generated by these processes. An alternative way to reach this objective deals with process-like methods, which simplify the algorithms while preserving all geological concepts in the modelling process. The aim of the methodology is to conceive a consistent and realistic 3D model of diagenetic overprints on initial facies resulting in petrophysical properties at a reservoir scale. The principle of the method used here is related to a lattice gas automata used to mimic diagenetic fluid flows and to reproduce the diagenetic effects through the evolution of mineralogical composition and petrophysical properties. This method developed in a research group is well adapted to handle dolomite reservoirs through the propagation of dolomitising fluids and has been applied on two case studies. The first study concerns a mid-Cretaceous rudist and granular platform of carbonate succession (Urgonian Fm., Les Gorges du Nan, Vercors, SE France), in which several main diagenetic stages have been identified. The modelling in 2D is focused on dolomitisation followed by a dédolomitisation stage. For the second study, data collected from outcrops on the Venetian platform (Lias, Mont Compomolon NE Italy), in which several diagenetic stages have been identified. The main one is related to per ascensum dolomitisation along fractures. In both examples, the evolution of the effects of the mimetic diagenetic fluid on mineralogical composition can be followed through space and numerical time and help to understand the heterogeneity in reservoir properties. Carbonates, dolomitisation, dédolomitisation, process-like modelling, lattice gas automata, random walk, memory effect.

Étude des mécanismes de transfert des fibres en sciences forensiques

RESUME Les fibres textiles sont des produits de masse utilisés dans la fabrication de nombreux objets de notre quotidien. Le transfert de fibres lors d'une action délictueuse est dès lors extrêmement courant. Du fait de leur omniprésence dans notre environnement, il est capital que l'expert forensique évalue la valeur de l'indice fibres. L'interprétation de l'indice fibres passe par la connaissance d'un certain nombre de paramètres, comme la rareté des fibres, la probabilité de leur présence par hasard sur un certain support, ainsi que les mécanismes de transfert et de persistance des fibres. Les lacunes les plus importantes concernent les mécanismes de transfert des fibres. A ce jour, les nombreux auteurs qui se sont penchés sur le transfert de fibres ne sont pas parvenus à créer un modèle permettant de prédire le nombre de fibres que l'on s'attend à retrouver dans des circonstances de contact données, en fonction des différents paramètres caractérisant ce contact et les textiles mis en jeu. Le but principal de cette recherche est de démontrer que la création d'un modèle prédictif du nombre de fibres transférées lors d'un contact donné est possible. Dans le cadre de ce travail, le cas particulier du transfert de fibres d'un tricot en laine ou en acrylique d'un conducteur vers le dossier du siège de son véhicule a été étudié. Plusieurs caractéristiques des textiles mis en jeu lors de ces expériences ont été mesurées. Des outils statistiques (régression linéaire multiple) ont ensuite été utilisés sur ces données afin d'évaluer l'influence des caractéristiques des textiles donneurs sur le nombre de fibres transférées et d'élaborer un modèle permettant de prédire le nombre de fibres qui vont être transférées à l'aide des caractéristiques influençant significativement le transfert. Afin de faciliter la recherche et le comptage des fibres transférées lors des expériences de transfert, un appareil de recherche automatique des fibres (liber finder) a été utilisé dans le cadre de cette recherche. Les tests d'évaluation de l'efficacité de cet appareil pour la recherche de fibres montrent que la recherche automatique est globalement aussi efficace qu'une recherche visuelle pour les fibres fortement colorées. Par contre la recherche automatique perd de son efficacité pour les fibres très pâles ou très foncées. Une des caractéristiques des textiles donneurs à étudier est la longueur des fibres. Afin de pouvoir évaluer ce paramètre, une séquence d'algorithmes de traitement d'image a été implémentée. Cet outil permet la mesure de la longueur d'une fibre à partir de son image numérique à haute résolution (2'540 dpi). Les tests effectués montrent que les mesures ainsi obtenues présentent une erreur de l'ordre du dixième de millimètre, ce qui est largement suffisant pour son utilisation dans le cadre de cette recherche. Les résultats obtenus suite au traitement statistique des résultats des expériences de transfert ont permis d'aboutir à une modélisation du phénomène du transfert. Deux paramètres sont retenus dans le modèle: l'état de la surface du tissu donneur et la longueur des fibres composant le tissu donneur. L'état de la surface du tissu est un paramètre tenant compte de la quantité de fibres qui se sont détachées de la structure du tissu ou qui sont encore faiblement rattachées à celle-ci. En effet, ces fibres sont les premières à se transférer lors d'un contact, et plus la quantité de ces fibres par unité de surface est importante, plus le nombre de fibres transférées sera élevé. La longueur des fibres du tissu donneur est également un paramètre important : plus les fibres sont longues, mieux elles sont retenues dans la structure du tissu et moins elles se transféreront. SUMMARY Fibres are mass products used to produce numerous objects encountered everyday. The transfer of fibres during a criminal action is then very common. Because fibres are omnipresent in our environment, the forensic expert has to evaluate the value of the fibre evidence. To interpret fibre evidence, the expert has to know some parameters as frequency of fibres,' probability of finding extraneous fibres by chance on a given support, and transfer and persistence mechanisms. Fibre transfer is one of the most complex parameter. Many authors studied fibre transfer mechanisms but no model has been created to predict the number of fibres transferred expected in a given type of contact according to parameters as characteristics of the contact and characteristics of textiles. The main purpose of this research is to demonstrate that it is possible to create a model to predict the number of fibres transferred during a contact. In this work, the particular case of the transfer of fibres from a knitted textile in wool or in acrylic of a driver to the back of a carseat has been studied. Several characteristics of the textiles used for the experiments were measured. The data obtained were then treated with statistical tools (multiple linear regression) to evaluate the influence of the donor textile characteristics on the number of úbers transferred, and to create a model to predict this number of fibres transferred by an equation containing the characteristics having a significant influence on the transfer. To make easier the searching and the counting of fibres, an apparatus of automatic search. of fibers (fiber finder) was used. The tests realised to evaluate the efficiency of the fiber finder shows that the results obtained are generally as efficient as for visual search for well-coloured fibres. However, the efficiency of automatic search decreases for pales and dark fibres. One characteristic of the donor textile studied was the length of the fibres. To measure this parameter, a sequence of image processing algorithms was implemented. This tool allows to measure the length of a fibre from it high-resolution (2'540 dpi) numerical image. The tests done shows that the error of the measures obtained are about some tenths of millimetres. This precision is sufficient for this research. The statistical methods applied on the transfer experiment data allow to create a model of the transfer phenomenon. Two parameters are included in the model: the shedding capacity of the donor textile surface and the length of donor textile fibres. The shedding capacity of the donor textile surface is a parameter estimating the quantity of fibres that are not or slightly attached to the structure of the textile. These fibres are easily transferred during a contact, and the more this quantity of fibres is high, the more the number of fibres transferred during the contact is important. The length of fibres is also an important parameter: the more the fibres are long, the more they are attached in the structure of the textile and the less they are transferred during the contact.

Use of anisotropic modelling in electrical impedance tomography: description of method and preliminary assessment of utility in imaging brain function in the adult human head.

Electrical Impedance Tomography (EIT) is an imaging method which enables a volume conductivity map of a subject to be produced from multiple impedance measurements. It has the potential to become a portable non-invasive imaging technique of particular use in imaging brain function. Accurate numerical forward models may be used to improve image reconstruction but, until now, have employed an assumption of isotropic tissue conductivity. This may be expected to introduce inaccuracy, as body tissues, especially those such as white matter and the skull in head imaging, are highly anisotropic. The purpose of this study was, for the first time, to develop a method for incorporating anisotropy in a forward numerical model for EIT of the head and assess the resulting improvement in image quality in the case of linear reconstruction of one example of the human head. A realistic Finite Element Model (FEM) of an adult human head with segments for the scalp, skull, CSF, and brain was produced from a structural MRI. Anisotropy of the brain was estimated from a diffusion tensor-MRI of the same subject and anisotropy of the skull was approximated from the structural information. A method for incorporation of anisotropy in the forward model and its use in image reconstruction was produced. The improvement in reconstructed image quality was assessed in computer simulation by producing forward data, and then linear reconstruction using a sensitivity matrix approach. The mean boundary data difference between anisotropic and isotropic forward models for a reference conductivity was 50%. Use of the correct anisotropic FEM in image reconstruction, as opposed to an isotropic one, corrected an error of 24 mm in imaging a 10% conductivity decrease located in the hippocampus, improved localisation for conductivity changes deep in the brain and due to epilepsy by 4-17 mm, and, overall, led to a substantial improvement on image quality. This suggests that incorporation of anisotropy in numerical models used for image reconstruction is likely to improve EIT image quality.

Multi-slice three-dimensional myocardial strain tensor quantification using zHARP.

In this article we propose a novel method for calculating cardiac 3-D strain. The method requires the acquisition of myocardial short-axis (SA) slices only and produces the 3-D strain tensor at every point within every pair of slices. Three-dimensional displacement is calculated from SA slices using zHARP which is then used for calculating the local displacement gradient and thus the local strain tensor. There are three main advantages of this method. First, the 3-D strain tensor is calculated for every pixel without interpolation; this is unprecedented in cardiac MR imaging. Second, this method is fast, in part because there is no need to acquire long-axis (LA) slices. Third, the method is accurate because the 3-D displacement components are acquired simultaneously and therefore reduces motion artifacts without the need for registration. This article presents the theory of computing 3-D strain from two slices using zHARP, the imaging protocol, and both phantom and in-vivo validation.

Impacts of upland open drains upon runoff generation: a numerical assessment of catchment-scale impacts

Shallow upland drains, grips, have been hypothesized as responsible for increased downstream flow magnitudes. Observations provide counterfactual evidence, often relating to the difficulty of inferring conclusions from statistical correlation and paired catchment comparisons, and the complexity of designing field experiments to test grip impacts at the catchment scale. Drainage should provide drier antecedent moisture conditions, providing more storage at the start of an event; however, grips have higher flow velocities than overland flow, thus potentially delivering flow more rapidly to the drainage network. We develop and apply a model for assessing the impacts of grips on flow hydrographs. The model was calibrated on the gripped case, and then the gripped case was compared with the intact case by removing all grips. This comparison showed that even given parameter uncertainty, the intact case had significantly higher flood peaks and lower baseflows, mirroring field observations of the hydrological response of intact peat. The simulations suggest that this is because delivery effects may not translate into catchment-scale impacts for three reasons. First, in our case, the proportions of flow path lengths that were hillslope were not changed significantly by gripping. Second, the structure of the grip network as compared with the structure of the drainage basin mitigated against grip-related increases in the concentration of runoff in the drainage network, although it did marginally reduce the mean timing of that concentration at the catchment outlet. Third, the effect of the latter upon downstream flow magnitudes can only be assessed by reference to the peak timing of other tributary basins, emphasizing that drain effects are both relative and scale dependent. However, given the importance of hillslope flow paths, we show that if upland drainage causes significant changes in surface roughness on hillslopes, then critical and important feedbacks may impact upon the speed of hydrological response. Copyright (c) 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Three-dimensional hydrodynamic numerical modelling of fold nappe formation, basement-cover deformation and slab detachment with applications to the helvetic nappe system (W Switzerland)

Many three-dimensional (3-D) structures in rock, which formed during the deformation of the Earth's crust and lithosphere, are controlled by a difference in mechanical strength between rock units and are often the result of a geometrical instability. Such structures are, for example, folds, pinch-and-swell structures (due to necking) or cuspate-lobate structures (mullions). These struc-tures occur from the centimeter to the kilometer scale and the related deformation processes con-trol the formation of, for example, fold-and-thrust belts and extensional sedimentary basins or the deformation of the basement-cover interface. The 2-D deformation processes causing these structures are relatively well studied, however, several processes during large-strain 3-D defor-mation are still incompletely understood. One of these 3-D processes is the lateral propagation of these structures, such as fold and cusp propagation in a direction orthogonal to the shortening direction or neck propagation in direction orthogonal to the extension direction. Especially, we are interested in fold nappes which are recumbent folds with amplitudes usually exceeding 10 km and they have been presumably formed by ductile shearing. They often exhibit a constant sense of shearing and a non-linear increase of shear strain towards their overturned limb. The fold axes of the Morcles fold nappe in western Switzerland plunges to the ENE whereas the fold axes in the more eastern Doldenhorn nappe plunges to the WSW. These opposite plunge direc-tions characterize the Rawil depression (Wildstrubel depression). The Morcles nappe is mainly the result of layer parallel contraction and shearing. During the compression the massive lime-stones were more competent than the surrounding marls and shales, which led to the buckling characteristics of the Morcles nappe, especially in the north-dipping normal limb. The Dolden-horn nappe exhibits only a minor overturned fold limb. There are still no 3-D numerical studies which investigate the fundamental dynamics of the formation of the large-scale 3-D structure including the Morcles and Doldenhorn nappes and the related Rawil depression. We study the 3-D evolution of geometrical instabilities and fold nappe formation with numerical simulations based on the finite element method (FEM). Simulating geometrical instabilities caused by sharp variations of mechanical strength between rock units requires a numerical algorithm that can accurately resolve material interfaces for large differences in material properties (e.g. between limestone and shale) and for large deformations. Therefore, our FE algorithm combines a nu-merical contour-line technique and a deformable Lagrangian mesh with re-meshing. With this combined method it is possible to accurately follow the initial material contours with the FE mesh and to accurately resolve the geometrical instabilities. The algorithm can simulate 3-D de-formation for a visco-elastic rheology. The viscous rheology is described by a power-law flow law. The code is used to study the 3-D fold nappe formation, the lateral propagation of folding and also the lateral propagation of cusps due to initial half graben geometry. Thereby, the small initial geometrical perturbations for folding and necking are exactly followed by the FE mesh, whereas the initial large perturbation describing a half graben is defined by a contour line inter-secting the finite elements. Further, the 3-D algorithm is applied to 3-D viscous nacking during slab detachment. The results from various simulations are compared with 2-D resulats and a 1-D analytical solution. -- On retrouve beaucoup de structures en 3 dimensions (3-D) dans les roches qui ont pour origines une déformation de la lithosphère terrestre. Ces structures sont par exemple des plis, des boudins (pinch-and-swell) ou des mullions (cuspate-lobate) et sont présentés de l'échelle centimétrique à kilométrique. Mécaniquement, ces structures peuvent être expliquées par une différence de résistance entre les différentes unités de roches et sont généralement le fruit d'une instabilité géométrique. Ces différences mécaniques entre les unités contrôlent non seulement les types de structures rencontrées, mais également le type de déformation (thick skin, thin skin) et le style tectonique (bassin d'avant pays, chaîne d'avant pays). Les processus de la déformation en deux dimensions (2-D) formant ces structures sont relativement bien compris. Cependant, lorsque l'on ajoute la troisiéme dimension, plusieurs processus ne sont pas complètement compris lors de la déformation à large échelle. L'un de ces processus est la propagation latérale des structures, par exemple la propagation de plis ou de mullions dans la direction perpendiculaire à l'axe de com-pression, ou la propagation des zones d'amincissement des boudins perpendiculairement à la direction d'extension. Nous sommes particulièrement intéressés les nappes de plis qui sont des nappes de charriage en forme de plis couché d'une amplitude plurikilométrique et étant formées par cisaillement ductile. La plupart du temps, elles exposent un sens de cisaillement constant et une augmentation non linéaire de la déformation vers la base du flanc inverse. Un exemple connu de nappes de plis est le domaine Helvétique dans les Alpes de l'ouest. Une de ces nap-pes est la Nappe de Morcles dont l'axe de pli plonge E-NE tandis que de l'autre côté de la dépression du Rawil (ou dépression du Wildstrubel), la nappe du Doldenhorn (équivalent de la nappe de Morcles) possède un axe de pli plongeant O-SO. La forme particulière de ces nappes est due à l'alternance de couches calcaires mécaniquement résistantes et de couches mécanique-ment faibles constituées de schistes et de marnes. Ces différences mécaniques dans les couches permettent d'expliquer les plissements internes à la nappe, particulièrement dans le flanc inver-se de la nappe de Morcles. Il faut également noter que le développement du flanc inverse des nappes n'est pas le même des deux côtés de la dépression de Rawil. Ainsi la nappe de Morcles possède un important flanc inverse alors que la nappe du Doldenhorn en est presque dépour-vue. A l'heure actuelle, aucune étude numérique en 3-D n'a été menée afin de comprendre la dynamique fondamentale de la formation des nappes de Morcles et du Doldenhorn ainsi que la formation de la dépression de Rawil. Ce travail propose la première analyse de l'évolution 3-D des instabilités géométriques et de la formation des nappes de plis en utilisant des simulations numériques. Notre modèle est basé sur la méthode des éléments finis (FEM) qui permet de ré-soudre avec précision les interfaces entre deux matériaux ayant des propriétés mécaniques très différentes (par exemple entre les couches calcaires et les couches marneuses). De plus nous utilisons un maillage lagrangien déformable avec une fonction de re-meshing (production d'un nouveau maillage). Grâce à cette méthode combinée il nous est possible de suivre avec précisi-on les interfaces matérielles et de résoudre avec précision les instabilités géométriques lors de la déformation de matériaux visco-élastiques décrit par une rhéologie non linéaire (n>1). Nous uti-lisons cet algorithme afin de comprendre la formation des nappes de plis, la propagation latérale du plissement ainsi que la propagation latérale des structures de type mullions causé par une va-riation latérale de la géométrie (p.ex graben). De plus l'algorithme est utilisé pour comprendre la dynamique 3-D de l'amincissement visqueux et de la rupture de la plaque descendante en zone de subduction. Les résultats obtenus sont comparés à des modèles 2-D et à la solution analytique 1-D. -- Viele drei dimensionale (3-D) Strukturen, die in Gesteinen vorkommen und durch die Verfor-mung der Erdkruste und Litosphäre entstanden sind werden von den unterschiedlichen mechani-schen Eigenschaften der Gesteinseinheiten kontrolliert und sind häufig das Resulat von geome-trischen Istabilitäten. Zu diesen strukturen zählen zum Beispiel Falten, Pich-and-swell Struktu-ren oder sogenannte Cusbate-Lobate Strukturen (auch Mullions). Diese Strukturen kommen in verschiedenen Grössenordungen vor und können Masse von einigen Zentimeter bis zu einigen Kilometer aufweisen. Die mit der Entstehung dieser Strukturen verbundenen Prozesse kontrol-lieren die Entstehung von Gerbirgen und Sediment-Becken sowie die Verformung des Kontaktes zwischen Grundgebirge und Stedimenten. Die zwei dimensionalen (2-D) Verformungs-Prozesse die zu den genannten Strukturen führen sind bereits sehr gut untersucht. Einige Prozesse wäh-rend starker 3-D Verformung sind hingegen noch unvollständig verstanden. Einer dieser 3-D Prozesse ist die seitliche Fortpflanzung der beschriebenen Strukturen, so wie die seitliche Fort-pflanzung von Falten und Cusbate-Lobate Strukturen senkrecht zur Verkürzungsrichtung und die seitliche Fortpflanzung von Pinch-and-Swell Strukturen othogonal zur Streckungsrichtung. Insbesondere interessieren wir uns für Faltendecken, liegende Falten mit Amplituden von mehr als 10 km. Faltendecken entstehen vermutlich durch duktile Verscherung. Sie zeigen oft einen konstanten Scherungssinn und eine nicht-lineare zunahme der Scherverformung am überkipp-ten Schenkel. Die Faltenachsen der Morcles Decke in der Westschweiz fallen Richtung ONO während die Faltenachsen der östicher gelegenen Doldenhorn Decke gegen WSW einfallen. Diese entgegengesetzten Einfallrichtungen charakterisieren die Rawil Depression (Wildstrubel Depression). Die Morcles Decke ist überwiegend das Resultat von Verkürzung und Scherung parallel zu den Sedimentlagen. Während der Verkürzung verhielt sich der massive Kalkstein kompetenter als der Umliegende Mergel und Schiefer, was zur Verfaltetung Morcles Decke führ-te, vorallem in gegen Norden eifallenden überkippten Schenkel. Die Doldenhorn Decke weist dagegen einen viel kleineren überkippten Schenkel und eine stärkere Lokalisierung der Verfor-mung auf. Bis heute gibt es keine 3-D numerischen Studien, die die fundamentale Dynamik der Entstehung von grossen stark verformten 3-D Strukturen wie den Morcles und Doldenhorn Decken sowie der damit verbudenen Rawil Depression untersuchen. Wir betrachten die 3-D Ent-wicklung von geometrischen Instabilitäten sowie die Entstehung fon Faltendecken mit Hilfe von numerischen Simulationen basiert auf der Finite Elemente Methode (FEM). Die Simulation von geometrischen Instabilitäten, die aufgrund von Änderungen der Materialeigenschaften zwischen verschiedenen Gesteinseinheiten entstehen, erfortert einen numerischen Algorithmus, der in der Lage ist die Materialgrenzen mit starkem Kontrast der Materialeigenschaften (zum Beispiel zwi-schen Kalksteineinheiten und Mergel) für starke Verfomung genau aufzulösen. Um dem gerecht zu werden kombiniert unser FE Algorithmus eine numerische Contour-Linien-Technik und ein deformierbares Lagranges Netz mit Re-meshing. Mit dieser kombinierten Methode ist es mög-lich den anfänglichen Materialgrenzen mit dem FE Netz genau zu folgen und die geometrischen Instabilitäten genügend aufzulösen. Der Algorithmus ist in der Lage visko-elastische 3-D Ver-formung zu rechnen, wobei die viskose Rheologie mit Hilfe eines power-law Fliessgesetzes beschrieben wird. Mit dem numerischen Algorithmus untersuchen wir die Entstehung von 3-D Faltendecken, die seitliche Fortpflanzung der Faltung sowie der Cusbate-Lobate Strukturen die sich durch die Verkürzung eines mit Sediment gefüllten Halbgraben bilden. Dabei werden die anfänglichen geometrischen Instabilitäten der Faltung exakt mit dem FE Netz aufgelöst wäh-rend die Materialgranzen des Halbgrabens die Finiten Elemente durchschneidet. Desweiteren wird der 3-D Algorithmus auf die Einschnürung während der 3-D viskosen Plattenablösung und Subduktion angewandt. Die 3-D Resultate werden mit 2-D Ergebnissen und einer 1-D analyti-schen Lösung verglichen.

Decreasing Proportion of Recent Infections among Newly Diagnosed HIV-1 Cases in Switzerland, 2008 to 2013 Based on Line-Immunoassay-Based Algorithms.

BACKGROUND: HIV surveillance requires monitoring of new HIV diagnoses and differentiation of incident and older infections. In 2008, Switzerland implemented a system for monitoring incident HIV infections based on the results of a line immunoassay (Inno-Lia) mandatorily conducted for HIV confirmation and type differentiation (HIV-1, HIV-2) of all newly diagnosed patients. Based on this system, we assessed the proportion of incident HIV infection among newly diagnosed cases in Switzerland during 2008-2013. METHODS AND RESULTS: Inno-Lia antibody reaction patterns recorded in anonymous HIV notifications to the federal health authority were classified by 10 published algorithms into incident (up to 12 months) or older infections. Utilizing these data, annual incident infection estimates were obtained in two ways, (i) based on the diagnostic performance of the algorithms and utilizing the relationship 'incident = true incident + false incident', (ii) based on the window-periods of the algorithms and utilizing the relationship 'Prevalence = Incidence x Duration'. From 2008-2013, 3'851 HIV notifications were received. Adult HIV-1 infections amounted to 3'809 cases, and 3'636 of them (95.5%) contained Inno-Lia data. Incident infection totals calculated were similar for the performance- and window-based methods, amounting on average to 1'755 (95% confidence interval, 1588-1923) and 1'790 cases (95% CI, 1679-1900), respectively. More than half of these were among men who had sex with men. Both methods showed a continuous decline of annual incident infections 2008-2013, totaling -59.5% and -50.2%, respectively. The decline of incident infections continued even in 2012, when a 15% increase in HIV notifications had been observed. This increase was entirely due to older infections. Overall declines 2008-2013 were of similar extent among the major transmission groups. CONCLUSIONS: Inno-Lia based incident HIV-1 infection surveillance proved useful and reliable. It represents a free, additional public health benefit of the use of this relatively costly test for HIV confirmation and type differentiation.

False normal Lung Clearance Index in infants with cystic fibrosis due to software algorithms.

BACKGROUND: Lung clearance index (LCI), a marker of ventilation inhomogeneity, is elevated early in children with cystic fibrosis (CF). However, in infants with CF, LCI values are found to be normal, although structural lung abnormalities are often detectable. We hypothesized that this discrepancy is due to inadequate algorithms of the available software package. AIM: Our aim was to challenge the validity of these software algorithms. METHODS: We compared multiple breath washout (MBW) results of current software algorithms (automatic modus) to refined algorithms (manual modus) in 17 asymptomatic infants with CF, and 24 matched healthy term-born infants. The main difference between these two analysis methods lies in the calculation of the molar mass differences that the system uses to define the completion of the measurement. RESULTS: In infants with CF the refined manual modus revealed clearly elevated LCI above 9 in 8 out of 35 measurements (23%), all showing LCI values below 8.3 using the automatic modus (paired t-test comparing the means, P < 0.001). Healthy infants showed normal LCI values using both analysis methods (n = 47, paired t-test, P = 0.79). The most relevant reason for false normal LCI values in infants with CF using the automatic modus was the incorrect recognition of the end-of-test too early during the washout. CONCLUSION: We recommend the use of the manual modus for the analysis of MBW outcomes in infants in order to obtain more accurate results. This will allow appropriate use of infant lung function results for clinical and scientific purposes. Pediatr Pulmonol. 2015; 50:970-977. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.

Combined T2 -preparation and two-dimensional pencil-beam inner volume selection.

PURPOSE: To improve coronary magnetic resonance angiography (MRA) by combining a two-dimensional (2D) spatially selective radiofrequency (RF) pulse with a T2 -preparation module ("2D-T2 -Prep"). METHODS: An adiabatic T2 -Prep was modified so that the first and last pulses were of differing spatial selectivity. The first RF pulse was replaced by a 2D pulse, such that a pencil-beam volume is excited. The last RF pulse remains nonselective, thus restoring the T2 -prepared pencil-beam, while tipping the (formerly longitudinal) magnetization outside of the pencil-beam into the transverse plane, where it is then spoiled. Thus, only a cylinder of T2 -prepared tissue remains for imaging. Numerical simulations were followed by phantom validation and in vivo coronary MRA, where the technique was quantitatively evaluated. Reduced field-of-view (rFoV) images were similarly studied. RESULTS: In vivo, full field-of-view 2D-T2 -Prep significantly improved vessel sharpness as compared to conventional T2 -Prep, without adversely affecting signal-to-noise (SNR) or contrast-to-noise ratios (CNR). It also reduced respiratory motion artifacts. In rFoV images, the SNR, CNR, and vessel sharpness decreased, although scan time reduction was 60%. CONCLUSION: When compared with conventional T2 -Prep, the 2D-T2 -Prep improves vessel sharpness and decreases respiratory ghosting while preserving both SNR and CNR. It may also acquire rFoV images for accelerated data acquisition.