111 resultados para Statistical Error
Resumo:
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.
Resumo:
L'expérience Belle, située dans le centre de recherche du KEK, au Japon, est consacrée principalement à l'étude de la violation de CP dans le système des mésons B. Elle est placée sur le collisionneur KEKB, qui produit des paires Banti-B. KEKB, l'une des deux « usines à B » actuellement en fonction, détient le record du nombre d'événements produits avec plus de 150 millions de paires. Cet échantillon permet des mesures d'une grande précision dans le domaine de la physique du méson B. C'est dans le cadre de ces mesures de précision que s'inscrit cette analyse. L'un des phénomènes remarquables de la physique des hautes énergies est la faculté qu'a l'interaction faible de coupler un méson neutre avec son anti-méson. Dans le présent travail, nous nous intéressons au méson B neutre couplé à l'anti-méson B neutre, avec une fréquence d'oscillation _md mesurable précisément. Outre la beauté de ce phénomène lui-même, une telle mesure trouve sa place dans la quête de l'origine de la violation de CP. Cette dernière n'est incluse que d'une façon peu satisfaisante dans le modèle standard des interactions électro-faibles. C'est donc la recherche de phénomènes physiques encore inexpliqués qui motive en premier lieu la collaboration Belle. Il existe déjà de nombreuses mesures de _md antérieures. Celle que nous présentons ici est cependant d'une précision encore jamais atteinte grâce, d'une part, à l'excellente performance de KEKB et, d'autre part, à une approche originale qui permet de réduire considérablement la contamination de la mesure par des événements indésirés. Cette approche fut déjà mise à profit par d'autres expériences, dans des conditions quelque peu différentes de celles de Belle. La méthode utilisée consiste à reconstruire partiellement l'un des mésons dans le canal ___D*(D0_)l_l, en n'utilisant que les informations relatives au lepton l et au pion _. L'information concernant l'autre méson de la paire Banti-B initiale n'est tirée que d'un seul lepton de haute énergie. Ainsi, l'échantillon à disposition ne souffre pas de grandes réductions dues à une reconstruction complète, tandis que la contamination due aux mésons B chargés, produits par KEKB en quantité égale aux B0, est fortement diminuée en comparaison d'une analyse inclusive. Nous obtenons finalement le résultat suivant : _md = 0.513±0.006±0.008 ps^-1, la première erreur étant l'erreur statistique et la deuxième, l'erreur systématique.<br/><br/>The Belle experiment is located in the KEK research centre (Japan) and is primarily devoted to the study of CP violation in the B meson sector. Belle is placed on the KEKB collider, one of the two currently running "B-meson factories", which produce Banti-B pairs. KEKB has created more than 150 million pairs in total, a world record for this kind of colliders. This large sample allows very precise measurements in the physics of beauty mesons. The present analysis falls within the framework of these precise measurements. One of the most remarkable phenomena in high-energy physics is the ability of weak interactions to couple a neutral meson to its anti-meson. In this work, we study the coupling of neutral B with neutral anti-B meson, which induces an oscillation of frequency _md we can measure accurately. Besides the interest of this phenomenon itself, this measurement plays an important role in the quest for the origin of CP violation. The standard model of electro-weak interactions does not include CP violation in a fully satisfactory way. The search for yet unexplained physical phenomena is, therefore, the main motivation of the Belle collaboration. Many measurements of _md have previously been performed. The present work, however, leads to a precision on _md that was never reached before. This is the result of the excellent performance of KEKB, and of an original approach that allows to considerably reduce background contamination of pertinent events. This approach was already successfully used by other collaborations, in slightly different conditions as here. The method we employed consists in the partial reconstruction of one of the B mesons through the decay channel ___D*(D0_)l_l, where only the information on the lepton l and the pion _ are used. The information on the other B meson of the initial Banti-B pair is extracted from a single high-energy lepton. The available sample of Banti-B pairs thus does not suffer from large reductions due to complete reconstruction, nor does it suffer of high charged B meson background, as in inclusive analyses. We finally obtain the following result: _md = 0.513±0.006±0.008 ps^-1, where the first error is statistical, and the second, systematical.<br/><br/>De quoi la matière est-elle constituée ? Comment tient-elle ensemble ? Ce sont là les questions auxquelles la recherche en physique des hautes énergies tente de répondre. Cette recherche est conduite à deux niveaux en constante interaction. D?une part, des modèles théoriques sont élaborés pour tenter de comprendre et de décrire les observations. Ces dernières, d?autre part, sont réalisées au moyen de collisions à haute énergie de particules élémentaires. C?est ainsi que l?on a pu mettre en évidence l?existence de quatre forces fondamentales et de 24 constituants élémentaires, classés en « quarks » et « leptons ». Il s?agit là de l?une des plus belles réussites du modèle en usage aujourd?hui, appelé « Modèle Standard ». Il est une observation fondamentale que le Modèle Standard peine cependant à expliquer, c?est la disparition quasi complète de l?anti-matière (le « négatif » de la matière). Au niveau fondamental, cela doit correspondre à une asymétrie entre particules (constituants de la matière) et antiparticules (constituants de l?anti-matière). On l?appelle l?asymétrie (ou violation) CP. Bien qu?incluse dans le Modèle Standard, cette asymétrie n?est que partiellement prise en compte, semble-t-il. En outre, son origine est inconnue. D?intenses recherches sont donc aujourd?hui entreprises pour mettre en lumière cette asymétrie. L?expérience Belle, au Japon, en est une des pionnières. Belle étudie en effet les phénomènes physiques liés à une famille de particules appelées les « mésons B », dont on sait qu?elles sont liées de près à l?asymétrie CP. C?est dans le cadre de cette recherche que se place cette thèse. Nous avons étudié une propriété remarquable du méson B neutre : l?oscillation de ce méson avec son anti-méson. Cette particule est de se désintégrer pour donner l?antiparticule associée. Il est clair que cette oscillation est rattachée à l?asymétrie CP. Nous avons ici déterminé avec une précision encore inégalée la fréquence de cette oscillation. La méthode utilisée consiste à caractériser une paire de mésons B à l?aide de leur désintégration comprenant un lepton chacun. Une plus grande précision est obtenue en recherchant également une particule appelée le pion, et qui provient de la désintégration d?un des mésons. Outre l?intérêt de ce phénomène oscillatoire en lui-même, cette mesure permet d?affiner, directement ou indirectement, le Modèle Standard. Elle pourra aussi, à terme, aider à élucider le mystère de l?asymétrie entre matière et anti-matière.
Resumo:
OBJECTIVE: The cause precipitating intracranial aneurysm rupture remains unknown in many cases. It has been observed that aneurysm ruptures are clustered in time, but the trigger mechanism remains obscure. Because solar activity has been associated with cardiovascular mortality and morbidity, we decided to study its association to aneurysm rupture in the Swiss population. METHODS: Patient data were extracted from the Swiss SOS database, at time of analysis covering 918 consecutive patients with angiography-proven aneurysmal subarachnoid hemorrhage treated at 7 Swiss neurovascular centers between January 1, 2009, and December 31, 2011. The daily rupture frequency (RF) was correlated to the absolute amount and the change in various parameters of interest representing continuous measurements of solar activity (radioflux [F10.7 index], solar proton flux, solar flare occurrence, planetary K-index/planetary A-index, Space Environment Services Center [SESC] sunspot number and sunspot area) using Poisson regression analysis. RESULTS: During the period of interest, there were 517 days without recorded aneurysm rupture. There were 398, 139, 27, 12, 1, and 1 days with 1, 2, 3, 4, 5, and 6 ruptures per day. Poisson regression analysis demonstrated a significant correlation of F10.7 index and RF (incidence rate ratio [IRR] = 1.006303; standard error (SE) 0.0013201; 95% confidence interval (CI) 1.003719-1.008894; P < 0.001), according to which every 1-unit increase of the F10.7 index increased the count for an aneurysm to rupture by 0.63%. A likewise statistically significant relationship of both the SESC sunspot number (IRR 1.003413; SE 0.0007913; 95% CI 1.001864-1.004965; P < 0.001) and the sunspot area (IRR 1.000419; SE 0.0000866; 95% CI 1.000249-1.000589; P < 0.001) emerged. All other variables analyzed showed no significant correlation with RF. CONCLUSIONS: We found greater radioflux, SESC sunspot number, and sunspot area to be associated with an increased count of aneurysm rupture. The clinical meaningfulness of this statistical association must be interpreted carefully and future studies are warranted to rule out a type-1 error.
Resumo:
Approximate models (proxies) can be employed to reduce the computational costs of estimating uncertainty. The price to pay is that the approximations introduced by the proxy model can lead to a biased estimation. To avoid this problem and ensure a reliable uncertainty quantification, we propose to combine functional data analysis and machine learning to build error models that allow us to obtain an accurate prediction of the exact response without solving the exact model for all realizations. We build the relationship between proxy and exact model on a learning set of geostatistical realizations for which both exact and approximate solvers are run. Functional principal components analysis (FPCA) is used to investigate the variability in the two sets of curves and reduce the dimensionality of the problem while maximizing the retained information. Once obtained, the error model can be used to predict the exact response of any realization on the basis of the sole proxy response. This methodology is purpose-oriented as the error model is constructed directly for the quantity of interest, rather than for the state of the system. Also, the dimensionality reduction performed by FPCA allows a diagnostic of the quality of the error model to assess the informativeness of the learning set and the fidelity of the proxy to the exact model. The possibility of obtaining a prediction of the exact response for any newly generated realization suggests that the methodology can be effectively used beyond the context of uncertainty quantification, in particular for Bayesian inference and optimization.
Resumo:
BACKGROUND/RATIONALE: Patient safety is a major concern in healthcare systems worldwide. Although most safety research has been conducted in the inpatient setting, evidence indicates that medical errors and adverse events are a threat to patients in the primary care setting as well. Since information about the frequency and outcomes of safety incidents in primary care is required, the goals of this study are to describe the type, frequency, seasonal and regional distribution of medication incidents in primary care in Switzerland and to elucidate possible risk factors for medication incidents. Label="METHODS AND ANALYSIS" ="METHODS"/> <AbstractText STUDY DESIGN AND SETTING: We will conduct a prospective surveillance study to identify cases of medication incidents among primary care patients in Switzerland over the course of the year 2015. PARTICIPANTS: Patients undergoing drug treatment by 167 general practitioners or paediatricians reporting to the Swiss Federal Sentinel Reporting System. INCLUSION CRITERIA: Any erroneous event, as defined by the physician, related to the medication process and interfering with normal treatment course. EXCLUSION CRITERIA: Lack of treatment effect, adverse drug reactions or drug-drug or drug-disease interactions without detectable treatment error. PRIMARY OUTCOME: Medication incidents. RISK FACTORS: Age, gender, polymedication, morbidity, care dependency, hospitalisation. STATISTICAL ANALYSIS: Descriptive statistics to assess type, frequency, seasonal and regional distribution of medication incidents and logistic regression to assess their association with potential risk factors. Estimated sample size: 500 medication incidents. LIMITATIONS: We will take into account under-reporting and selective reporting among others as potential sources of bias or imprecision when interpreting the results. ETHICS AND DISSEMINATION: No formal request was necessary because of fully anonymised data. The results will be published in a peer-reviewed journal. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT0229537.
Resumo:
BACKGROUND: Blood pressure (BP) is known to aggregate in families. Yet, heritability estimates are population-specific and no Swiss data have been published so far. We estimated the heritability of ambulatory and office BP in a Swiss population-based sample. METHODS: The Swiss Kidney Project on Genes in Hypertension is a population-based family study focusing on BP genetics. Office and ambulatory BP were measured in 1009 individuals from 271 nuclear families. Heritability was estimated for SBP, DBP, and pulse pressure using a maximum likelihood method implanted in the Statistical Analysis in Genetic Epidemiology software. RESULTS: The 518 women and 491 men included in this analysis had a mean (±SD) age of 48.3 (±17.4) and 47.3 (±17.7) years, and a mean BMI of 23.8 (±4.2) and 25.9 (±4.1) kg/m, respectively. Narrow-sense heritability estimates (±standard error) for ambulatory SBP, DBP, and pulse pressure were 0.37 ± 0.07, 0.26 ± 0.07, and 0.29 ± 0.07 for 24-h BP; 0.39 ± 0.07, 0.28 ± 0.07, and 0.27 ± 0.07 for day BP; and 0.25 ± 0.07, 0.20 ± 0.07, and 0.30 ± 0.07 for night BP, respectively (all P < 0.001). Heritability estimates for office SBP, DBP, and pulse pressure were 0.21 ± 0.08, 0.25 ± 0.08, and 0.18 ± 0.07 (all P < 0.01). CONCLUSIONS: We found significant heritability estimates for both ambulatory and office BP in this Swiss population-based study. Our findings justify the ongoing search for the genetic determinants of BP.
Resumo:
Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.
Resumo:
PURPOSE: Statistical shape and appearance models play an important role in reducing the segmentation processing time of a vertebra and in improving results for 3D model development. Here, we describe the different steps in generating a statistical shape model (SSM) of the second cervical vertebra (C2) and provide the shape model for general use by the scientific community. The main difficulties in its construction are the morphological complexity of the C2 and its variability in the population. METHODS: The input dataset is composed of manually segmented anonymized patient computerized tomography (CT) scans. The alignment of the different datasets is done with the procrustes alignment on surface models, and then, the registration is cast as a model-fitting problem using a Gaussian process. A principal component analysis (PCA)-based model is generated which includes the variability of the C2. RESULTS: The SSM was generated using 92 CT scans. The resulting SSM was evaluated for specificity, compactness and generalization ability. The SSM of the C2 is freely available to the scientific community in Slicer (an open source software for image analysis and scientific visualization) with a module created to visualize the SSM using Statismo, a framework for statistical shape modeling. CONCLUSION: The SSM of the vertebra allows the shape variability of the C2 to be represented. Moreover, the SSM will enable semi-automatic segmentation and 3D model generation of the vertebra, which would greatly benefit surgery planning.
Resumo:
PURPOSE: To meta-analyze the literature on the clinical performance of Class V restorations to assess the factors that influence retention, marginal integrity, and marginal discoloration of cervical lesions restored with composite resins, glass-ionomer-cement-based materials [glass-ionomer cement (GIC) and resin-modified glass ionomers (RMGICs)], and polyacid-modified resin composites (PMRC). MATERIALS AND METHODS: The English literature was searched (MEDLINE and SCOPUS) for prospective clinical trials on cervical restorations with an observation period of at least 18 months. The studies had to report about retention, marginal discoloration, marginal integrity, and marginal caries and include a description of the operative technique (beveling of enamel, roughening of dentin, type of isolation). Eighty-one studies involving 185 experiments for 47 adhesives matched the inclusion criteria. The statistical analysis was carried out by using the following linear mixed model: log (-log (Y /100)) = β + α log(T ) + error with β = log(λ), where β is a summary measure of the non-linear deterioration occurring in each experiment, including a random study effect. RESULTS: On average, 12.3% of the cervical restorations were lost, 27.9% exhibited marginal discoloration, and 34.6% exhibited deterioration of marginal integrity after 5 years. The calculation of the clinical index was 17.4% of failures after 5 years and 32.3% after 8 years. A higher variability was found for retention loss and marginal discoloration. Hardly any secondary caries lesions were detected, even in the experiments with a follow-up time longer than 8 years. Restorations placed using rubber-dam in teeth whose dentin was roughened showed a statistically significantly higher retention rate than those placed in teeth with unprepared dentin or without rubber-dam (p < 0.05). However, enamel beveling had no influence on any of the examined variables. Significant differences were found between pairs of adhesive systems and also between pairs of classes of adhesive systems. One-step self-etching had a significantly worse clinically index than two-step self-etching and three-step etch-and-rinse (p = 0.026 and p = 0.002, respectively). CONCLUSION: The clinical performance is significantly influenced by the type of adhesive system and/or the adhesive class to which the system belongs. Whether the dentin/enamel is roughened or not and whether rubberdam isolation is used or not also significantly influenced the clinical performance. Composite resin restorations placed with two-step self-etching and three-step etch-and-rinse adhesive systems should be preferred over onestep self-etching adhesive systems, GIC-based materials, and PMRCs.