Accelerated Microstructure Imaging via Convex Optimisation for regions with multiple fibres (AMICOx)

This paper reviews and extends our previous work to enable fast axonal diameter mapping from diffusion MRI data in the presence of multiple fibre populations within a voxel. Most of the existing mi-crostructure imaging techniques use non-linear algorithms to fit their data models and consequently, they are computationally expensive and usually slow. Moreover, most of them assume a single axon orientation while numerous regions of the brain actually present more complex configurations, e.g. fiber crossing. We present a flexible framework, based on convex optimisation, that enables fast and accurate reconstructions of the microstructure organisation, not limited to areas where the white matter is coherently oriented. We show through numerical simulations the ability of our method to correctly estimate the microstructure features (mean axon diameter and intra-cellular volume fraction) in crossing regions.

Optimisation du transfert de gènes dans la rétine par des vecteurs lentiviraux lors de maladies dégénératives de la rétine

Certaines dégénérescences rétiniennes sont engendrées par des mutations¦génétiques et conduisent à la perte des cellules photosensibles, les¦photorécepteurs (cônes et/ou bâtonnets), et donc à la cécité (Roy et al., 2010).¦La prévalence est de 1/3000 chez les Caucasiens. Les Rétinites Pigmentaires¦(RP) en composent la majorité des cas, suivent l'Amaurose congénitale de¦Leber et la maladie de Stargardt. Il n'y a pas une mutation type associés à une¦maladie mais diverses mutations peuvent aboutir à une dégénérescence de la¦rétine. Tout comme le reste du système nerveux central, la rétine lésée n'a pas¦les capacités de se régénérer. Un objectif du traitement est de ralentir la¦dégénérescence de la rétine dans le but de la stabiliser. La thérapie génique¦constitue actuellement la seule approche thérapeutique à même de traiter les¦dégénérescences rétiniennes d'origine génétique. Elle consiste à utiliser un virus¦modifié, qui n'a plus les capacités de se reproduire, appelé vecteur pour cibler¦certaines cellules afin d'ajouter un gène sain ou d'inhiber un gène malade. Les¦virus associés à l'adénovirus (AAV) et les Lentivirus (LV) sont les 2 principaux¦types de virus utilisés en thérapie génique en ophtalmologie. D'autres vecteurs¦existent, comme les adénovirus et le virus de l'anémie infectieuse équine. Des¦études de thérapie génique effectuées chez l'homme avec le vecteur AAV ont¦démontré une sensible amélioration des fonctions visuelles (acuité visuelle,¦champ visuel, pupillométrie et le déplacement dans un environnement avec une¦lumière tamisée) chez des patients atteints d'Amaurose congénitale de Leber¦(Maguire et al., Ali et al., Hauswirth et al., Bennett et al.). Le vecteur utilisé au¦cours de ce travail est un LV, qui a pour avantage de pouvoir transporter de¦grands gènes. Lorsque ce vecteur est pseudotypé avec une enveloppe VSVG, il¦transduit (transférer un gène qui sera fonctionnel dans la cellule cible) bien¦l'épithélium pigmentaire rétinien (nécessaire à la survie et à la fonction des¦photorécepteurs). Afin de changer le tropisme du vecteur, celui testé dans cette¦étude contient une enveloppe de type Mokola qui cible efficacement les cellules¦gliales du cerveau et donc probablement aussi les cellules de Müller de la rétine.¦Le but à court terme est de transformer génétiquement ces cellules pour leur¦faire sécréter des molécules favorisant la survie des photorécepteurs. Pour¦révéler la cellule ciblée par le vecteur, le gène qui sera exprimé dans les cellules¦transduites code pour la protéine fluorescente verte 2 (GFPII) et n'a pas de¦fonction thérapeutique. Après avoir produit le virus, deux types de souris ont été¦injectées : des souris dépourvues du gène de la rhodopsine appelées Rho -/- et¦des souris sauvages appelées C57BL6. Les souris Rho -/- ont été choisies en¦tant que modèle de dégénérescence rétinienne et les souris C57BL6 en tant que¦comparatif. Les souris Rho -/- et C57BL56 ont été injectées entre le 2ème et le¦3ème mois de vie et sacrifiées 7 jours après. Des coupes histologiques de la rétine¦ont permis de mesurer et comparer pour chaque oeil, les distances de¦transduction du RPE et de la neurorétine (= toute la rétine sauf le RPE). La¦distance sur laquelle le RPE est transduit détermine la taille de la bulle¦d'injection alors que la distance sur laquelle la neurorétine est transduite¦détermine la capacité du vecteur à diffuser dans la rétine. Les résultats montrent¦une expression plus importante de la GFPII dans le RPE que dans la neurorétine¦chez les souris Rho -/- et C57BL6. Les principales cellules transduites au¦niveau de la neurorétine sont, comme attendu, les cellules de Müller. Lorsque¦l'on compare les proportions de neurorétine et de RPE transduites, on constate¦qu'il y a globalement eu une meilleure transduction chez les souris Rho -/-¦que chez les souris C57BL6. Cela signifie que le vecteur est plus efficace pour¦transduire une rétine dégénérée qu'une rétine saine. Pour déterminer quels types¦de cellules exprimaient la GFPII, des anticorps spécifiques de certains types de¦cellules ont été utilisés. Ces résultats sont similaires à ceux d'autres études¦effectuées précédemment, dont celle de Calame et al. en 2011, et tendent à¦prouver que le vecteur lentiviral avec l'enveloppe Mokola et le promoteur EFs¦est idéal pour transduire avec un gène thérapeutique des cellules de Müller dans¦des rétines en dégénérescence.

Multi-scale support vector algorithms for hot spot detection and modelling

The algorithmic approach to data modelling has developed rapidly these last years, in particular methods based on data mining and machine learning have been used in a growing number of applications. These methods follow a data-driven methodology, aiming at providing the best possible generalization and predictive abilities instead of concentrating on the properties of the data model. One of the most successful groups of such methods is known as Support Vector algorithms. Following the fruitful developments in applying Support Vector algorithms to spatial data, this paper introduces a new extension of the traditional support vector regression (SVR) algorithm. This extension allows for the simultaneous modelling of environmental data at several spatial scales. The joint influence of environmental processes presenting different patterns at different scales is here learned automatically from data, providing the optimum mixture of short and large-scale models. The method is adaptive to the spatial scale of the data. With this advantage, it can provide efficient means to model local anomalies that may typically arise in situations at an early phase of an environmental emergency. However, the proposed approach still requires some prior knowledge on the possible existence of such short-scale patterns. This is a possible limitation of the method for its implementation in early warning systems. The purpose of this paper is to present the multi-scale SVR model and to illustrate its use with an application to the mapping of Cs137 activity given the measurements taken in the region of Briansk following the Chernobyl accident.

Optimisation of antiretroviral therapy : pharmacokinetic and pharmacogenetic approaches

Les progrès de la thérapie antirétrovirale ont transformé l'infection par le VIH d'une condition inévitablement fatale à une maladie chronique. En dépit de ce succès, l'échec thérapeutique et la toxicité médicamenteuse restent fréquents. Une réponse inadéquate au traitement est clairement multifactorielle et une individualisation de la posologie des médicaments qui se baserait sur les facteurs démographiques et génétiques des patients et sur les taux sanguins totaux, libres et/ou cellulaires des médicaments pourrait améliorer à la fois l'efficacité et la tolérance de la thérapie, cette dernière étant certainement un enjeu majeur pour un traitement qui se prend à vie.L'objectif global de cette thèse était de mieux comprendre les facteurs pharmacocinétiques (PK) et pharmacogénétiques (PG) influençant l'exposition aux médicaments antirétroviraux (ARVs) nous offrant ainsi une base rationnelle pour l'optimisation du traitement antiviral et pour l'ajustement posologique des médicaments chez les patients VIH-positifs. Une thérapie antirétrovirale adaptée au patient est susceptible d'augmenter la probabilité d'efficacité et de tolérance à ce traitement, permettant ainsi une meilleure compliance à long terme, et réduisant le risque d'émergence de résistance et d'échec thérapeutique.A cet effet, des méthodes de quantification des concentrations plasmatiques totales, libres et cellulaires des ARVs ainsi que de certains de leurs métabolites ont été développées et validées en utilisant la chromatographie liquide coupée à la spectrométrie de masse en tandem. Ces méthodes ont été appliquées pour la surveillance des taux d'ARVs dans diverses populations de patients HIV-positifs. Une étude clinique a été initiée dans le cadre de l'étude VIH Suisse de cohorte mère-enfant afin de déterminer si la grossesse influence la cinétique des ARVs. Les concentrations totales et libres du lopînavir, de l'atazanavir et de la névirapine ont été déterminées chez les femmes enceintes suivies pendant leur grossesse, et celles-ci ont été trouvées non influencées de manière cliniquement significative par la grossesse. Un ajustement posologique de ces ARVs n'est donc pas nécessaire chez les femmes enceintes. Lors d'une petite étude chez des patients HIV- positifs expérimentés, la corrélation entre l'exposition cellulaire et plasmatique des nouveaux ARVs, notamment le raltégravir, a été déterminée. Une bonne corrélation a été obtenue entre taux plasmatiques et cellulaires de raltégravir, suggérant que la surveillance des taux totaux est un substitut satisfaisant. Cependant, une importante variabilité inter¬patient a été observée dans les ratios d'accumulation cellulaire du raltégravir, ce qui devrait encourager des investigations supplémentaires chez les patients en échec sous ce traitement. L'efficacité du suivi thérapeutique des médicaments (TDM) pour l'adaptation des taux d'efavirenz chez des patients avec des concentrations au-dessus de la cible thérapeutique recommandée a été évaluée lors d'une étude prospective. L'adaptation des doses d'efavirenz basée sur le TDM s'est montrée efficace et sûre, soutenant l'utilisation du TDM chez les patients avec concentrations hors cible thérapeutique. L'impact des polymorphismes génétiques des cytochromes P450 (CYP) 2B6, 2A6 et 3A4/5 sur la pharmacocinétique de l'efavirenz et de ces métabolites a été étudié : un modèle de PK de population intégrant les covariats génétiques et démographiques a été construit. Les variations génétiques fonctionnelles dans les voies de métabolisation principales (CYP2B6) et accessoires {CYP2A6et 3A4/S) de l'efavirenz ont un impact sur sa disposition, et peuvent mener à des expositions extrêmes au médicament. Un? ajustement des doses guidé par le TDM est donc recommandé chez ces patients, en accord avec les polymorphismes génétiques.Ainsi, nous avons démonté qu'en utilisant une approche globale tenant compte à la fois des facteurs PK et PG influençant l'exposition aux ARVs chez les patients infectés, il est possible, si nécessaire, d'individualiser la thérapie antirétrovirale dans des situations diverses. L'optimisation du traitement antirétroviral contribue vraisemblablement à une meilleure efficacité thérapeutique à iong terme tout en réduisant la survenue d'effets indésirables.Résumé grand publicOptimisation de la thérapie antirétrovirale: approches pharmacocinétiques et pharmacogénétiquesLes progrès effectués dans le traitement de l'infection par le virus de llmmunodéficienoe humaine acquise (VIH) ont permis de transformer une affection mortelle en une maladie chronique traitable avec des médicaments de plus en plus efficaces. Malgré ce succès, un certain nombre de patients ne répondent pas de façon optimale à leur traitement etyou souffrent d'effets indésirables médicamenteux entraînant de fréquentes modifications dans leur thérapie. Il a été possible de mettre en évidence que l'efficacité d'un traitement antirétroviral est dans la plupart des cas corrélée aux concentrations de médicaments mesurées dans le sang des patients. Cependant, le virus se réplique dans la cellule, et seule la fraction des médicaments non liée aux protéines du plasma sanguin peut entrer dans la cellule et exercer l'activité antirétrovirale au niveau cellulaire. Il existe par ailleurs une importante variabilité des concentrations sanguines de médicament chez des patients prenant pourtant la même dose de médicament. Cette variabilité peut être due à des facteurs démographiques et/ou génétiques susceptibles d'influencer la réponse au traitement antirétroviral.Cette thèse a eu pour objectif de mieux comprendre les facteurs pharmacologiques et génétiques influençant l'efficacité et ta toxicité des médicaments antirétroviraux, dans le but d'individualiser la thérapie antivirale et d'améliorer le suivi des patients HIV-positifs.A cet effet, des méthodes de dosage très sensibles ont été développées pour permettre la quantification des médicaments antirétroviraux dans le sang et les cellules. Ces méthodes analytiques ont été appliquées dans le cadre de diverses études cliniques réalisées avec des patients. Une des études cliniques a recherché s'il y avait un impact des changements physiologiques liés à la grossesse sur les concentrations des médicaments antirétroviraux. Nous avons ainsi pu démontrer que la grossesse n'influençait pas de façon cliniquement significative le devenir des médicaments antirétroviraux chez les femmes enceintes HIV- positives. La posologie de médicaments ne devrait donc pas être modifiée dans cette population de patientes. Par ailleurs, d'autres études ont portés sur les variations génétiques des patients influençant l'activité enzymatique des protéines impliquées dans le métabolisme des médicaments antirétroviraux. Nous avons également étudié l'utilité d'une surveillance des concentrations de médicament (suivi thérapeutique) dans le sang des patients pour l'individualisation des traitements antiviraux. Il a été possible de mettre en évidence des relations significatives entre l'exposition aux médicaments antirétroviraux et l'existence chez les patients de certaines variations génétiques. Nos analyses ont également permis d'étudier les relations entre les concentrations dans le sang des patients et les taux mesurés dans les cellules où le virus HIV se réplique. De plus, la mesure des taux sanguins de médicaments antirétroviraux et leur interprétation a permis d'ajuster la posologie de médicaments chez les patients de façon efficace et sûre.Ainsi, la complémentarité des connaissances pharmacologiques, génétiques et virales s'inscrit dans l'optique d'une stratégie globale de prise en charge du patient et vise à l'individualisation de la thérapie antirétrovirale en fonction des caractéristiques propres de chaque individu. Cette approche contribue ainsi à l'optimisation du traitement antirétroviral dans la perspective d'un succès du traitement à long terme tout en réduisant la probabilité des effets indésirables rencontrés. - The improvement in antirétroviral therapy has transformed HIV infection from an inevitably fatal condition to a chronic, manageable disease. However, treatment failure and drug toxicity are frequent. Inadequate response to treatment is clearly multifactorial and, therefore, dosage individualisation based on demographic factors, genetic markers and measurement of total, free and/or cellular drug level may increase both drug efficacy and tolerability. Drug tolerability is certainly a major issue for a treatment that must be taken indefinitely.The global objective of this thesis aimed at increasing our current understanding of pharmacokinetic (PK) and pharmacogenetic (PG) factors influencing the exposition to antirétroviral drugs (ARVs) in HIV-positive patients. In turn, this should provide us with a rational basis for antiviral treatment optimisation and drug dosage adjustment in HIV- positive patients. Patient's tailored antirétroviral regimen is likely to enhance treatment effectiveness and tolerability, enabling a better compliance over time, and hence reducing the probability of emergence of viral resistance and treatment failure.To that endeavour, analytical methods for the measurement of total plasma, free and cellular concentrations of ARVs and some of their metabolites have been developed and validated using liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry. These assays have been applied for the monitoring of ARVs levels in various populations of HIV- positive patients. A clinical study has been initiated within the frame of the Mother and Child Swiss HIV Cohort Study to determine whether pregnancy influences the exposition to ARVs. Free and total plasma concentrations of lopinavir, atazanavir and nevirapine have been determined in pregnant women followed during the course of pregnancy, and were found not influenced to a clinically significant extent by pregnancy. Dosage adjustment for these drugs is therefore not required in pregnant women. In a study in treatment- experienced HIV-positive patients, the correlation between cellular and total plasma exposure to new antirétroviral drugs, notably the HIV integrase inhibitor raltegravir, has been determined. A good correlation was obtained between total and cellular levels of raltegravir, suggesting that monitoring of total levels are a satisfactory. However, significant inter-patient variability was observed in raltegravir cell accumulation which should prompt further investigations in patients failing under an integrase inhibitor-based regimen. The effectiveness of therapeutic drug monitoring (TDM) to guide efavirenz dose reduction in patients having concentrations above the recommended therapeutic range was evaluated in a prospective study. TDM-guided dosage adjustment of efavirenz was found feasible and safe, supporting the use of TDM in patients with efavirenz concentrations above therapeutic target. The impact of genetic polymorphisms of cytochromes P450 (CYP) 2B6, 2A6 and 3A4/5 on the PK of efavirenz and its metabolites was studied: a population PK model was built integrating both genetic and demographic covariates. Functional genetic variations in main (CYP2B6) and accessory (2A6, 3A4/5) metabolic pathways of efavirenz have an impact on efavirenz disposition, and may lead to extreme drug exposures. Dosage adjustment guided by TDM is thus required in those patients, according to the pharmacogenetic polymorphism.Thus, we have demonstrated, using a comprehensive approach taking into account both PK and PG factors influencing ARVs exposure in HIV-infected patients, the feasibility of individualising antirétroviral therapy in various situations. Antiviral treatment optimisation is likely to increase long-term treatment success while reducing the occurrence of adverse drug reactions.

A Survey of Active Learning Algorithms for Supervised Remote Sensing Image Classification

Defining an efficient training set is one of the most delicate phases for the success of remote sensing image classification routines. The complexity of the problem, the limited temporal and financial resources, as well as the high intraclass variance can make an algorithm fail if it is trained with a suboptimal dataset. Active learning aims at building efficient training sets by iteratively improving the model performance through sampling. A user-defined heuristic ranks the unlabeled pixels according to a function of the uncertainty of their class membership and then the user is asked to provide labels for the most uncertain pixels. This paper reviews and tests the main families of active learning algorithms: committee, large margin, and posterior probability-based. For each of them, the most recent advances in the remote sensing community are discussed and some heuristics are detailed and tested. Several challenging remote sensing scenarios are considered, including very high spatial resolution and hyperspectral image classification. Finally, guidelines for choosing the good architecture are provided for new and/or unexperienced user.

Extreme Precipitation Modelling Using Geostatistics and Machine Learning Algorithms

The paper presents an approach for mapping of precipitation data. The main goal is to perform spatial predictions and simulations of precipitation fields using geostatistical methods (ordinary kriging, kriging with external drift) as well as machine learning algorithms (neural networks). More practically, the objective is to reproduce simultaneously both the spatial patterns and the extreme values. This objective is best reached by models integrating geostatistics and machine learning algorithms. To demonstrate how such models work, two case studies have been considered: first, a 2-day accumulation of heavy precipitation and second, a 6-day accumulation of extreme orographic precipitation. The first example is used to compare the performance of two optimization algorithms (conjugate gradients and Levenberg-Marquardt) of a neural network for the reproduction of extreme values. Hybrid models, which combine geostatistical and machine learning algorithms, are also treated in this context. The second dataset is used to analyze the contribution of radar Doppler imagery when used as external drift or as input in the models (kriging with external drift and neural networks). Model assessment is carried out by comparing independent validation errors as well as analyzing data patterns.

Optimisation de la cryo microscopie électronique pour les études des minicercles d'ADN

RESUME : Bien que les propriétés physiques de la structure de l'ADN aient été intensivement étudiées pendant plus de 50 ans il y a encore beaucoup de questions importantes qui attendent des réponses. Par exemple, qu'arrive-t-il à la structure de la double hélice d'ADN nue (sans protéines liées) lorsqu'elle est fortement courbée, de la même manière que dans les nucléosomes? Cet ADN nu est-il facilement plié (il reste dans le régime élastique) ou réduit-il la contrainte de flexion en formant des sites hyperflexibles «kinks» (il sort du régime élastique en cassant l'empilement des paires de bases à certains endroits) ? La microscopie électronique peut fournir une réponse à cette question par visualisation directe des minicercles d'ADN de la longueur d'un tour de nucléosome (environ 90 paires de bases). Pour que la réponse soit scientifiquement valide, on doit observer les molécules d'ADN lorsqu'elles sont en suspension dans la solution d'intérêt et sans que des colorations, produits chimiques ou fixatifs n'aient été ajoutés, étant donné que ceux-ci peuvent changer les propriétés de l'ADN. La technique de la cryo-microscopie électronique (cryo-EM) développée par le groupe de Jacques Dubochet au début des années 80, permet la visualisation directe des molécules d'ADN suspendues dans des couche minces vitrifiées de solutions aqueuses. Toutefois, le faible contraste qui caractérise la cryo-EM combinée avec la très petite taille des minicercles d'ADN rendent nécessaire l'optimisation de plusieurs étapes, aussi bien dans la préparation des échantillons que dans le processus d'acquisition d'images afin d'obtenir deux clichés stéréo qui permettent la reconstruction 3-D des minicercles d'ADN. Dans la première partie de ma thèse, je décris l'optimisation de certains paramètres pour la cryoEM et des processus d'acquisition d'image utilisant comme objets de test des plasmides et d'autres molécules d'ADN. Dans la deuxième partie, je .décris comment j'ai construit les minicercles d'ADN de 94 bp et comment j'ai introduit des modifications structurelles comme des coupures ou des lacunes. Dans la troisième partie, je décris l'analyse des reconstructions des rninicercles d'ADN. Cette analyse, appuyée par des tests biochimiques, indique fortement que des molécules d'ADN sont capables de former de petites molécules circulaires de 94 bp sans dépasser les limites d'élasticité, indiquant que les minicercles adoptent une forme circulaire régulière où la flexion est redistribuée le long la molécule. ABSTRACT : Although physical properties of DNA structure have been intensively studied for over 50 years there are still many important questions that need to be answered. For example, what happens to protein-free double-stranded DNA when it is strongly bent, as in DNA forming nucleosomes? Is such protein-free DNA smoothly bent (i.e. it remains within elastic limits of DNA rigidity) or does it release its bending stress by forming sharp kinks (i.e. it exits the elastic regime and breaks the stacking between neighbouring base-pairs in localized regions)? Electron microscopy can provide an answer to this question by directly visualizing DNA minicircles that have the size of nucleosome gyres (ca 90 bp). For the answer to be scientifically valid, one needs to observe DNA molecules while they are still suspended in the solution of interest and no staining chemicals or fixatives have been added since these can change the properties of the DNA. CryoEM techniques developed by Jacques Dubochet's group beginning in the 1980's permit direct visualization of DNA molecules suspended in cryo-vitrified layers of aqueous solutions. However, a relatively weak contrast of cryo-EM preparations combined with the very small size of the DNA minicircles made it necessary to optimize many of the steps and parameters of the cryo-EM specimen preparation and image acquisition processes in order to obtain stereo-pairs of images that permit the 3-D reconstruction of the observed DNA minicircles. In the first part of my thesis I describe the optimization of the cryo-EM preparation and the image acquisition processes using plasmid size DNA molecules as a test object. In the second part, I describe how I formed the 94 by DNA minicircles and how I introduced structural modifications like nicks or gaps. In the third part, I describe the cryo-EM analysis of the constructed DNA minicircles. That analysis, supported by biochemical tests, strongly indicates that DNA minicircles as small as 94 by remain within the elastic limits of DNA structure, i.e. the minicircles adopt a regular circular shape where bending is redistributed along the molecules.

Machine learning algorithms for spatial data. Case studies: Environmental pollution, natural hazards, renewable resources

This paper presents general problems and approaches for the spatial data analysis using machine learning algorithms. Machine learning is a very powerful approach to adaptive data analysis, modelling and visualisation. The key feature of the machine learning algorithms is that they learn from empirical data and can be used in cases when the modelled environmental phenomena are hidden, nonlinear, noisy and highly variable in space and in time. Most of the machines learning algorithms are universal and adaptive modelling tools developed to solve basic problems of learning from data: classification/pattern recognition, regression/mapping and probability density modelling. In the present report some of the widely used machine learning algorithms, namely artificial neural networks (ANN) of different architectures and Support Vector Machines (SVM), are adapted to the problems of the analysis and modelling of geo-spatial data. Machine learning algorithms have an important advantage over traditional models of spatial statistics when problems are considered in a high dimensional geo-feature spaces, when the dimension of space exceeds 5. Such features are usually generated, for example, from digital elevation models, remote sensing images, etc. An important extension of models concerns considering of real space constrains like geomorphology, networks, and other natural structures. Recent developments in semi-supervised learning can improve modelling of environmental phenomena taking into account on geo-manifolds. An important part of the study deals with the analysis of relevant variables and models' inputs. This problem is approached by using different feature selection/feature extraction nonlinear tools. To demonstrate the application of machine learning algorithms several interesting case studies are considered: digital soil mapping using SVM, automatic mapping of soil and water system pollution using ANN; natural hazards risk analysis (avalanches, landslides), assessments of renewable resources (wind fields) with SVM and ANN models, etc. The dimensionality of spaces considered varies from 2 to more than 30. Figures 1, 2, 3 demonstrate some results of the studies and their outputs. Finally, the results of environmental mapping are discussed and compared with traditional models of geostatistics.