Inference of distributional parameters from compositional samples containing nondetects

Low concentrations of elements in geochemical analyses have the peculiarity of being compositional data and, for a given level of significance, are likely to be beyond the capabilities of laboratories to distinguish between minute concentrations and complete absence, thus preventing laboratories from reporting extremely low concentrations of the analyte. Instead, what is reported is the detection limit, which is the minimum concentration that conclusively differentiates between presence and absence of the element. A spatially distributed exhaustive sample is employed in this study to generate unbiased sub-samples, which are further censored to observe the effect that different detection limits and sample sizes have on the inference of population distributions starting from geochemical analyses having specimens below detection limit (nondetects). The isometric logratio transformation is used to convert the compositional data in the simplex to samples in real space, thus allowing the practitioner to properly borrow from the large source of statistical techniques valid only in real space. The bootstrap method is used to numerically investigate the reliability of inferring several distributional parameters employing different forms of imputation for the censored data. The case study illustrates that, in general, best results are obtained when imputations are made using the distribution best fitting the readings above detection limit and exposes the problems of other more widely used practices. When the sample is spatially correlated, it is necessary to combine the bootstrap with stochastic simulation

A concurrent region growing algorithm guided by circumscribed contours

Image segmentation of natural scenes constitutes a major problem in machine vision. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. This approach begins by detecting the main contours of the scene which are later used to guide a concurrent set of growing processes. A previous analysis of the seed pixels permits adjustment of the homogeneity criterion to the region's characteristics during the growing process. Since the high variability of regions representing outdoor scenes makes the classical homogeneity criteria useless, a new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed. Experimental results have proven the reliability of the proposed approach

Microcalcification evaluation in computer assisted diagnosis for digital mammography

In order to develop applications for z;isual interpretation of medical images, the early detection and evaluation of microcalcifications in digital mammograms is verg important since their presence is often associated with a high incidence of breast cancers. Accurate classification into benign and malignant groups would help improve diagnostic sensitivity as well as reduce the number of unnecessa y biopsies. The challenge here is the selection of the useful features to distinguish benign from malignant micro calcifications. Our purpose in this work is to analyse a microcalcification evaluation method based on a set of shapebased features extracted from the digitised mammography. The segmentation of the microcalcifications is performed using a fixed-tolerance region growing method to extract boundaries of calcifications with manually selected seed pixels. Taking into account that shapes and sizes of clustered microcalcifications have been associated with a high risk of carcinoma based on digerent subjective measures, such as whether or not the calcifications are irregular, linear, vermiform, branched, rounded or ring like, our efforts were addressed to obtain a feature set related to the shape. The identification of the pammeters concerning the malignant character of the microcalcifications was performed on a set of 146 mammograms with their real diagnosis known in advance from biopsies. This allowed identifying the following shape-based parameters as the relevant ones: Number of clusters, Number of holes, Area, Feret elongation, Roughness, and Elongation. Further experiments on a set of 70 new mammogmms showed that the performance of the classification scheme is close to the mean performance of three expert radiologists, which allows to consider the proposed method for assisting the diagnosis and encourages to continue the investigation in the sense of adding new features not only related to the shape

A new approach to segmentation based on fusing circumscribed contours, region growing and clustering

One of the major problems in machine vision is the segmentation of images of natural scenes. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. The main contours of the scene are detected and used to guide the posterior region growing process. The algorithm places a number of seeds at both sides of a contour allowing stating a set of concurrent growing processes. A previous analysis of the seeds permits to adjust the homogeneity criterion to the regions's characteristics. A new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed

Prediction of glucose excursions under uncertain parameters and food intake in intensive insulin therapy for type 1 diabetes mellitus

Considering the difficulty in the insulin dosage selection and the problem of hyper- and hypoglycaemia episodes in type 1 diabetes, dosage-aid systems appear as tremendously helpful for these patients. A model-based approach to this problem must unavoidably consider uncertainty sources such as the large intra-patient variability and food intake. This work addresses the prediction of glycaemia for a given insulin therapy face to parametric and input uncertainty, by means of modal interval analysis. As result, a band containing all possible glucose excursions suffered by the patient for the given uncertainty is obtained. From it, a safer prediction of possible hyper- and hypoglycaemia episodes can be calculated

Adsorbents a partir de fangs biològics excedents de depuradora mitjançant l'aplicació de microones: estudi d'obtenció, caracterització i aplicació en fase líquida

El fang biològic es produeix en les plantes de tractament d'aigües residuals urbanes i industrials. El tractament i la gestió dels fangs és un dels problemes més importants en el camp del tractament de les aigües residuals. Aquesta situació es preveu que es veurà agreujada en el futur, per un increment del volum de fang produït associat a l'exigència de nivells més alts de depuració i per l'augment dels nombre d'estacions depuradores en funcionament. D'altre banda, les limitacions que presenten les opcions tradicionals de gestió dels fangs, fa necessari buscar solucions innovadores i efectives per a solucionar el problema que suposa la gestió d'aquests fangs biològics. Els fangs biològics són de naturalesa carbonosa i amb un alt contingut de matèria orgànica. Aquestes característiques, permeten la conversió del fang en un sòlid adsorbent de tipus carbonós. Aquesta conversió ofereix el doble benefici de reduir el volum de fang que ha de ser gestionat i alhora produir un adsorbent amb un cost inferior a la dels adsorbents convencionals (carbons actius comercials). Fins el moment, els tractaments alta temperatura han demostrat la seva efectivitat per du a terme el procés de transformació dels excedents de fang biològic en un sòlid adsorbent carbonós (carbó actiu). Com a alternativa a aquests processos a alta temperatura, es proposa un nou procés d'obtenció d'un sòlid adsorbent carbonós a partir dels excedents de fangs biològics, mitjançant un tractament a baixa temperatura, combinant el tractament per microones amb l'addició d'un reactiu químic (H2SO4). La present tesi analitza el tractament dels excedents de fangs biològics utilitzant un tractament mitjançant microones i l'addició d'àcid sulfúric (H2SO4), al mateix temps analitza la possibilitat d'utilitzar els sòlids adsorbents obtinguts per a millorar la qualitat de les aigües residuals. Paràmetres d'operació com poden ser la quantitat d'àcid sulfúric addicionada al fang, el nivell de potència del forn microones i el temps de tractament, es modificaran per tal de determinar la influència que poden tenir sobre la qualitat del sòlid adsorbent. Un cop determinada la qualitat dels diferent sòlids adsorbents s'avalua la seva capacitat per a l'eliminació de colorant i metalls en fase líquida. Els resultats obtinguts es comparen amb els obtinguts per un carbó actiu derivat de fangs i un carbó actiu comercial.

Application of modal interval analysis to the simulation of the behaviour of dynamic systems with uncertain parameters

Els models matemàtics quantitatius són simplificacions de la realitat i per tant el comportament obtingut per simulació d'aquests models difereix dels reals. L'ús de models quantitatius complexes no és una solució perquè en la majoria dels casos hi ha alguna incertesa en el sistema real que no pot ser representada amb aquests models. Una forma de representar aquesta incertesa és mitjançant models qualitatius o semiqualitatius. Un model d'aquest tipus de fet representa un conjunt de models. La simulació del comportament de models quantitatius genera una trajectòria en el temps per a cada variable de sortida. Aquest no pot ser el resultat de la simulació d'un conjunt de models. Una forma de representar el comportament en aquest cas és mitjançant envolupants. L'envolupant exacta és complete, és a dir, inclou tots els possibles comportaments del model, i correcta, és a dir, tots els punts dins de l'envolupant pertanyen a la sortida de, com a mínim, una instància del model. La generació d'una envolupant així normalment és una tasca molt dura que es pot abordar, per exemple, mitjançant algorismes d'optimització global o comprovació de consistència. Per aquesta raó, en molts casos s'obtenen aproximacions a l'envolupant exacta. Una aproximació completa però no correcta a l'envolupant exacta és una envolupant sobredimensionada, mentre que una envolupant correcta però no completa és subdimensionada. Aquestes propietats s'han estudiat per diferents simuladors per a sistemes incerts.