Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

FPGA-based object detection using classification circuits

Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.

Alexithymie et appauvrissement onirique chez des populations cliniques souffrant de troubles du sommeil

Le premier objectif de cette étude était d’évaluer la relation entre l’alexithymie et différents troubles du sommeil chez des patients diagnostiqués (N= 580) selon la polysomnographie et la classification de l’American Academy of Sleep Medicine (AASM) et chez des sujets contrôle (N= 145) en utilisant l’Échelle d’Alexithymie de Toronto à 20 items (TAS-20). Le deuxième objectif était d’estimer le lien entre l’alexithymie et des caractéristiques de rêves suivant un Questionnaire sur les Rêves de 14 items. Les résultats confirment un lien entre l’alexithymie et les troubles du sommeil. Sa prévalence était supérieure dans le groupe clinique comparativement au groupe contrôle, et était différente selon les troubles. Les hommes cotaient plus haut que les femmes à l’Échelle d’Alexithymie de Toronto à 20 items (TAS-20) et sur ses sous-échelles DDF (difficulty describing feeling) et EOT (externally oriented thinking). L’EOT pourrait être impliquée dans les troubles de sommeil en étant l’unique sous-échelle, où un effet principal des diagnostics était significatif dans le groupe clinique. Pour les rêves, le score du TAS-20 corrélait positivement avec le facteur « détresse des cauchemars »; et négativement avec « rappel de rêves » et « signification des rêves ». Les sous-échelles du TAS-20 avaient des corrélations différentes: positive entre DIF et « détresse des cauchemars », négative entre DDF et « rappel de rêves » et EOT avec « signification des rêves ». À part quelques exceptions, ces modèles sont obtenus pour les groupes cliniques et non-cliniques, et pour les hommes et les femmes dans ces deux groupes. Ces résultats suggèrent un modèle consistant, et reproductible, de relations entre l’alexithymie et les composantes des rêves.

Classifying medication use in clinical research

Les données sur l'utilisation des médicaments sont généralement recueillies dans la recherche clinique. Pourtant, aucune méthode normalisée pour les catégoriser n’existe, que ce soit pour la description des échantillons ou pour l'étude de l'utilisation des médicaments comme une variable. Cette étude a été conçue pour développer un système de classification simple, sur une base empirique, pour la catégorisation d'utilisation des médicaments. Nous avons utilisé l'analyse factorielle pour réduire le nombre de groupements de médicaments possible. Cette analyse a fait émerger un modèle de constellations de consommation de médicaments qui semble caractériser des groupes cliniques spécifiques. Pour illustrer le potentiel de la technique, nous avons appliqué ce système de classification des échantillons où les troubles du sommeil sont importants: syndrome de fatigue chronique et l'apnée du sommeil. Notre méthode de classification a généré 5 facteurs qui semblent adhérer de façon logique. Ils ont été nommés: Médicaments cardiovasculaire/syndrome métabolique, Médicaments pour le soulagement des symptômes, Médicaments psychotropes, Médicaments préventifs et Médicaments hormonaux. Nos résultats démontrent que le profil des médicaments varie selon l'échantillon clinique. Le profil de médicament associé aux participants apnéiques reflète les conditions de comorbidité connues parmi ce groupe clinique, et le profil de médicament associé au Syndrome de fatigue chronique semble refléter la perception commune de cette condition comme étant un trouble psychogène

Systématique et biogéographie du groupe Caesalpinia (famille Leguminosae)

Parmi les lignées des Caesalpinioideae (dans la famille des Leguminosae), l’un des groupes importants au sein duquel les relations phylogénétiques demeurent nébuleuses est le « groupe Caesalpinia », un clade de plus de 205 espèces, réparties présentement entre 14 à 21 genres. La complexité taxonomique du groupe Caesalpinia provient du fait qu’on n’arrive pas à résoudre les questions de délimitations génériques de Caesalpinia sensu lato (s.l.), un regroupement de 150 espèces qui sont provisoirement classées en huit genres. Afin d’arriver à une classification générique stable, des analyses phylogénétiques de cinq loci chloroplastiques et de la région nucléaire ITS ont été effectuées sur une matrice comportant un échantillonnage taxonomique du groupe sans précédent (~84% des espèces du groupe) et couvrant la quasi-totalité de la variation morphologique et géographique du groupe Caesalpinia. Ces analyses ont permis de déterminer que plusieurs genres du groupe Caesalpinia, tels que présentement définis, sont polyphylétiques ou paraphylétiques. Nous considérons que 26 clades bien résolus représentent des genres, et une nouvelle classification générique du groupe Caesalpinia est proposée : elle inclut une clé des genres, une description des 26 genres et des espèces acceptées au sein de ces groupes. Cette nouvelle classification maintient l’inclusion de douze genres (Balsamocarpon, Cordeauxia, Guilandina, Haematoxylum, Hoffmanseggia, Lophocarpinia, Mezoneuron, Pomaria, Pterolobium, Stenodrepanum, Stuhlmannia, Zuccagnia) et en abolit deux (Stahlia et Poincianella). Elle propose aussi de réinstaurer deux genres (Biancaea et Denisophytum), de reconnaître cinq nouveaux genres (Arquita, Gelrebia, Hererolandia, Hultholia et Paubrasilia), et d’amender la description de sept genres (Caesalpinia, Cenostigma, Coulteria, Erythrostemon, Libidibia, Moullava, Tara). Les résultats indiquent qu’il y aurait possiblement aussi une 27e lignée qui correspondrait au genre Ticanto, mais un échantillonage taxonomique plus important serait nécéssaire pour éclaircir ce problème. Les espèces du groupe Caesalpinia ont une répartition pantropicale qui correspond presque parfaitement aux aires du biome succulent, mais se retrouvent aussi dans les déserts, les prairies, les savanes et les forêts tropicales humides. À l’échelle planétaire, le biome succulent consiste en une série d’habitats arides ou semi-arides hautement fragmentés et caractérisés par l’absence de feu, et abrite souvent des espèces végétales grasses, comme les Cactacées dans les néo-tropiques et les Euphorbiacées en Afrique. L’histoire biogéographique du groupe Caesalpinia a été reconstruite afin de mieux comprendre l’évolution de la flore au sein de ce biome succulent. Ce portrait biogéographique a été obtenu grâce à des analyses de datations moléculaires et des changements de taux de diversification, à une reconstruction des aires ancestrales utilisant le modèle de dispersion-extinction-cladogenèse, et à la reconstruction de l’évolution des biomes et du port des plantes sur la phylogénie du groupe Caesalpinia. Ces analyses démontrent que les disjonctions trans-continentales entre espèces sœurs qui appartiennent au même biome sont plus fréquentes que le nombre total de changements de biomes à travers la phylogénie, suggérant qu’il y a une forte conservation de niches, et qu’il est plus facile de bouger que de changer et d’évoluer au sein d’un biome différent. Par ailleurs, contrairement à nos hypothèses initiales, aucun changement de taux de diversification n’est détecté dans la phylogénie, même lorsque les espèces évoluent dans des biomes différents ou qu’il y a changement de port de la plante, et qu’elle se transforme, par exemple, en liane ou herbacée. Nous suggérons que même lorsqu’ils habitent des biomes très différents, tels que les savanes ou les forêts tropicales humides, les membres du groupe Caesalpinia se retrouvent néanmoins dans des conditions écologiques locales qui rappellent celles du biome succulent. Finalement, bien que la diversité des espèces du biome succulent ne se compare pas à celle retrouvée dans les forêts tropicales humides, ce milieu se distingue par un haut taux d’espèces endémiques, réparties dans des aires disjointes. Cette diversité spécifique est probablement sous-estimée et mérite d’être évaluée attentivement, comme en témoigne la découverte de plusieurs nouvelles espèces d’arbres et arbustes de légumineuses dans la dernière décennie. Le dernier objectif de cette thèse consiste à examiner les limites au niveau spécifique du complexe C. trichocarpa, un arbuste des Andes ayant une population disjointe au Pérou qui représente potentiellement une nouvelle espèce. Des analyses morphologiques et moléculaires sur les populations présentes à travers les Andes permettent de conclure que les populations au Pérou représentent une nouvelle espèce, qui est génétiquement distincte et comporte des caractéristiques morphologiques subtiles permettant de la distinguer des populations retrouvées en Argentine et en Bolivie. Nous décrivons cette nouvelle espèce, Arquita grandiflora, dans le cadre d’une révision taxonomique du genre Arquita, un clade de cinq espèces retrouvées exclusivement dans les vallées andines.

Classification analytique de systèmes différentiels linéaires déployant une singularité irrégulière de rang de Poincaré 1

Cette thèse traite de la classification analytique du déploiement de systèmes différentiels linéaires ayant une singularité irrégulière. Elle est composée de deux articles sur le sujet: le premier présente des résultats obtenus lors de l'étude de la confluence de l'équation hypergéométrique et peut être considéré comme un cas particulier du second; le deuxième contient les théorèmes et résultats principaux. Dans les deux articles, nous considérons la confluence de deux points singuliers réguliers en un point singulier irrégulier et nous étudions les conséquences de la divergence des solutions au point singulier irrégulier sur le comportement des solutions du système déployé. Pour ce faire, nous recouvrons un voisinage de l'origine (de manière ramifiée) dans l'espace du paramètre de déploiement $\epsilon$. La monodromie d'une base de solutions bien choisie est directement reliée aux matrices de Stokes déployées. Ces dernières donnent une interprétation géométrique aux matrices de Stokes, incluant le lien (existant au moins pour les cas génériques) entre la divergence des solutions à $\epsilon=0$ et la présence de solutions logarithmiques autour des points singuliers réguliers lors de la résonance. La monodromie d'intégrales premières de systèmes de Riccati correspondants est aussi interprétée en fonction des éléments des matrices de Stokes déployées. De plus, dans le second article, nous donnons le système complet d'invariants analytiques pour le déploiement de systèmes différentiels linéaires $x^2y'=A(x)y$ ayant une singularité irrégulière de rang de Poincaré $1$ à l'origine au-dessus d'un voisinage fixé $\mathbb{D}_r$ dans la variable $x$. Ce système est constitué d'une partie formelle, donnée par des polynômes, et d'une partie analytique, donnée par une classe d'équivalence de matrices de Stokes déployées. Pour chaque valeur du paramètre $\epsilon$ dans un secteur pointé à l'origine d'ouverture plus grande que $2\pi$, nous recouvrons l'espace de la variable, $\mathbb{D}_r$, avec deux secteurs et, au-dessus de chacun, nous choisissons une base de solutions du système déployé. Cette base sert à définir les matrices de Stokes déployées. Finalement, nous prouvons un théorème de réalisation des invariants qui satisfont une condition nécessaire et suffisante, identifiant ainsi l'ensemble des modules.

Characterization of the unfolding of a weak focus and modulus of analytic classification

La thèse présente une description géométrique d’un germe de famille générique déployant un champ de vecteurs réel analytique avec un foyer faible à l’origine et son complexifié : le feuilletage holomorphe singulier associé. On montre que deux germes de telles familles sont orbitalement analytiquement équivalents si et seulement si les germes de familles de difféomorphismes déployant la complexification de leurs fonctions de retour de Poincaré sont conjuguées par une conjugaison analytique réelle. Le “caractère réel” de la famille correspond à sa Z2-équivariance dans R^4, et cela s’exprime comme l’invariance du plan réel sous le flot du système laquelle, à son tour, entraîne que l’expansion asymptotique de la fonction de Poincaré est réelle quand le paramètre est réel. Le pullback du plan réel après éclatement par la projection monoidal standard intersecte le feuilletage en une bande de Möbius réelle. La technique d’éclatement des singularités permet aussi de donner une réponse à la question de la “réalisation” d’un germe de famille déployant un germe de difféomorphisme avec un point fixe de multiplicateur égal à −1 et de codimension un comme application de semi-monodromie d’une famille générique déployant un foyer faible d’ordre un. Afin d’étudier l’espace des orbites de l’application de Poincaré, nous utilisons le point de vue de Glutsyuk, puisque la dynamique est linéarisable auprès des points singuliers : pour les valeurs réels du paramètre, notre démarche, classique, utilise une méthode géométrique, soit un changement de coordonée (coordonée “déroulante”) dans lequel la dynamique devient beaucoup plus simple. Mais le prix à payer est que la géométrie locale du plan complexe ambiante devient une surface de Riemann, sur laquelle deux notions de translation sont définies. Après avoir pris le quotient par le relèvement de la dynamique nous obtenons l’espace des orbites, ce qui s’avère être l’union de trois tores complexes plus les points singuliers (l’espace résultant est non-Hausdorff). Les translations, le caractère réel de l’application de Poincaré et le fait que cette application est un carré relient les différentes composantes du “module de Glutsyuk”. Cette propriété implique donc le fait qu’une seule composante de l’invariant Glutsyuk est indépendante.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

L’utilisation de la polarimétrie radar et de la décomposition de Touzi pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales des milieux humides : le cas du Lac Saint-Pierre.

Les milieux humides remplissent plusieurs fonctions écologiques d’importance et contribuent à la biodiversité de la faune et de la flore. Même s’il existe une reconnaissance croissante sur l’importante de protéger ces milieux, il n’en demeure pas moins que leur intégrité est encore menacée par la pression des activités humaines. L’inventaire et le suivi systématique des milieux humides constituent une nécessité et la télédétection est le seul moyen réaliste d’atteindre ce but. L’objectif de cette thèse consiste à contribuer et à améliorer la caractérisation des milieux humides en utilisant des données satellites acquises par des radars polarimétriques en bande L (ALOS-PALSAR) et C (RADARSAT-2). Cette thèse se fonde sur deux hypothèses (chap. 1). La première hypothèse stipule que les classes de physionomies végétales, basées sur la structure des végétaux, sont plus appropriées que les classes d’espèces végétales car mieux adaptées au contenu informationnel des images radar polarimétriques. La seconde hypothèse stipule que les algorithmes de décompositions polarimétriques permettent une extraction optimale de l’information polarimétrique comparativement à une approche multipolarisée basée sur les canaux de polarisation HH, HV et VV (chap. 3). En particulier, l’apport de la décomposition incohérente de Touzi pour l’inventaire et le suivi de milieux humides est examiné en détail. Cette décomposition permet de caractériser le type de diffusion, la phase, l’orientation, la symétrie, le degré de polarisation et la puissance rétrodiffusée d’une cible à l’aide d’une série de paramètres extraits d’une analyse des vecteurs et des valeurs propres de la matrice de cohérence. La région du lac Saint-Pierre a été sélectionnée comme site d’étude étant donné la grande diversité de ses milieux humides qui y couvrent plus de 20 000 ha. L’un des défis posés par cette thèse consiste au fait qu’il n’existe pas de système standard énumérant l’ensemble possible des classes physionomiques ni d’indications précises quant à leurs caractéristiques et dimensions. Une grande attention a donc été portée à la création de ces classes par recoupement de sources de données diverses et plus de 50 espèces végétales ont été regroupées en 9 classes physionomiques (chap. 7, 8 et 9). Plusieurs analyses sont proposées pour valider les hypothèses de cette thèse (chap. 9). Des analyses de sensibilité par diffusiogramme sont utilisées pour étudier les caractéristiques et la dispersion des physionomies végétales dans différents espaces constitués de paramètres polarimétriques ou canaux de polarisation (chap. 10 et 12). Des séries temporelles d’images RADARSAT-2 sont utilisées pour approfondir la compréhension de l’évolution saisonnière des physionomies végétales (chap. 12). L’algorithme de la divergence transformée est utilisé pour quantifier la séparabilité entre les classes physionomiques et pour identifier le ou les paramètres ayant le plus contribué(s) à leur séparabilité (chap. 11 et 13). Des classifications sont aussi proposées et les résultats comparés à une carte existante des milieux humide du lac Saint-Pierre (14). Finalement, une analyse du potentiel des paramètres polarimétrique en bande C et L est proposé pour le suivi de l’hydrologie des tourbières (chap. 15 et 16). Les analyses de sensibilité montrent que les paramètres de la 1re composante, relatifs à la portion dominante (polarisée) du signal, sont suffisants pour une caractérisation générale des physionomies végétales. Les paramètres des 2e et 3e composantes sont cependant nécessaires pour obtenir de meilleures séparabilités entre les classes (chap. 11 et 13) et une meilleure discrimination entre milieux humides et milieux secs (chap. 14). Cette thèse montre qu’il est préférable de considérer individuellement les paramètres des 1re, 2e et 3e composantes plutôt que leur somme pondérée par leurs valeurs propres respectives (chap. 10 et 12). Cette thèse examine également la complémentarité entre les paramètres de structure et ceux relatifs à la puissance rétrodiffusée, souvent ignorée et normalisée par la plupart des décompositions polarimétriques. La dimension temporelle (saisonnière) est essentielle pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales (chap. 12, 13 et 14). Des images acquises au printemps (avril et mai) sont nécessaires pour discriminer les milieux secs des milieux humides alors que des images acquises en été (juillet et août) sont nécessaires pour raffiner la classification des physionomies végétales. Un arbre hiérarchique de classification développé dans cette thèse constitue une synthèse des connaissances acquises (chap. 14). À l’aide d’un nombre relativement réduit de paramètres polarimétriques et de règles de décisions simples, il est possible d’identifier, entre autres, trois classes de bas marais et de discriminer avec succès les hauts marais herbacés des autres classes physionomiques sans avoir recours à des sources de données auxiliaires. Les résultats obtenus sont comparables à ceux provenant d’une classification supervisée utilisant deux images Landsat-5 avec une exactitude globale de 77.3% et 79.0% respectivement. Diverses classifications utilisant la machine à vecteurs de support (SVM) permettent de reproduire les résultats obtenus avec l’arbre hiérarchique de classification. L’exploitation d’une plus forte dimensionalitée par le SVM, avec une précision globale maximale de 79.1%, ne permet cependant pas d’obtenir des résultats significativement meilleurs. Finalement, la phase de la décomposition de Touzi apparaît être le seul paramètre (en bande L) sensible aux variations du niveau d’eau sous la surface des tourbières ouvertes (chap. 16). Ce paramètre offre donc un grand potentiel pour le suivi de l’hydrologie des tourbières comparativement à la différence de phase entre les canaux HH et VV. Cette thèse démontre que les paramètres de la décomposition de Touzi permettent une meilleure caractérisation, de meilleures séparabilités et de meilleures classifications des physionomies végétales des milieux humides que les canaux de polarisation HH, HV et VV. Le regroupement des espèces végétales en classes physionomiques est un concept valable. Mais certaines espèces végétales partageant une physionomie similaire, mais occupant un milieu différent (haut vs bas marais), ont cependant présenté des différences significatives quant aux propriétés de leur rétrodiffusion.

Scoliosis curve type classification from 3D trunk image

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a deformity of the spine manifested by asymmetry and deformities of the external surface of the trunk. Classification of scoliosis deformities according to curve type is used to plan management of scoliosis patients. Currently, scoliosis curve type is determined based on X-ray exam. However, cumulative exposure to X-rays radiation significantly increases the risk for certain cancer. In this paper, we propose a robust system that can classify the scoliosis curve type from non invasive acquisition of 3D trunk surface of the patients. The 3D image of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the surface of the back are computed from each patch and forming the features. We perform the reduction of the dimensionality by using Principal Component Analysis and 53 components were retained. In this work a multi-class classifier is built with Least-squares support vector machine (LS-SVM) which is a kernel classifier. For this study, a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier in comparison with polynomial and Gaussian kernel. The proposed system was validated using data of 103 patients with different scoliosis curve types diagnosed and classified by an orthopedic surgeon from the X-ray images. The average rate of successful classification was 93.3% with a better rate of prediction for the major thoracic and lumbar/thoracolumbar types.