944 resultados para 3D Reconstruction
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In this paper we propose an innovative method for the automatic detection and tracking of road traffic signs using an onboard stereo camera. It involves a combination of monocular and stereo analysis strategies to increase the reliability of the detections such that it can boost the performance of any traffic sign recognition scheme. Firstly, an adaptive color and appearance based detection is applied at single camera level to generate a set of traffic sign hypotheses. In turn, stereo information allows for sparse 3D reconstruction of potential traffic signs through a SURF-based matching strategy. Namely, the plane that best fits the cloud of 3D points traced back from feature matches is estimated using a RANSAC based approach to improve robustness to outliers. Temporal consistency of the 3D information is ensured through a Kalman-based tracking stage. This also allows for the generation of a predicted 3D traffic sign model, which is in turn used to enhance the previously mentioned color-based detector through a feedback loop, thus improving detection accuracy. The proposed solution has been tested with real sequences under several illumination conditions and in both urban areas and highways, achieving very high detection rates in challenging environments, including rapid motion and significant perspective distortion
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Los alimentos son sistemas complejos, formados por diversas estructuras a diferentes escalas: macroscópica y microscópica. Muchas propiedades de los alimentos, que son importantes para su procesamiento, calidad y tratamiento postcosecha, están relacionados con su microestructura. La presente tesis doctoral propone una metodología completa para la determinación de la estructura de alimentos desde un punto de vista multi-escala, basándose en métodos de Resonancia Magnética Nuclear (NMR). Las técnicas de NMR son no invasivas y no destructivas y permiten el estudio tanto de macro- como de microestructura. Se han utilizado distintos procedimientos de NMR dependiendo del nivel que se desea estudiar. Para el nivel macroestructural, la Imagen de Resonancia Magnética (MRI) ha resultado ser muy útil para la caracterización de alimentos. Para el estudio microestructural, la MRI requiere altos tiempos de adquisición, lo que hace muy difícil la transferencia de esta técnica a aplicaciones en industria. Por tanto, la optimización de procedimientos de NMR basados en secuencias relaxometría 2D T1/T2 ha resultado ser una estrategia primordial en esta tesis. Estos protocolos de NMR se han implementado satisfactoriamente por primera vez en alto campo magnético. Se ha caracterizado la microestructura de productos alimentarios enteros por primera vez utilizando este tipo de protocolos. Como muestras, se han utilizado dos tipos de productos: modelos de alimentos y alimentos reales (manzanas). Además, como primer paso para su posterior implementación en la industria agroalimentaria, se ha mejorado una línea transportadora, especialmente diseñada para trabajar bajo condiciones de NMR en trabajos anteriores del grupo LPF-TAGRALIA. Se han estudiado y seleccionado las secuencias más rápidas y óptimas para la detección de dos tipos de desórdenes internos en manzanas: vitrescencia y roturas internas. La corrección de las imágenes en movimiento se realiza en tiempo real. Asimismo, se han utilizado protocolos de visión artificial para la clasificación automática de manzanas potencialmente afectadas por vitrescencia. El presente documento está dividido en diferentes capítulos: el Capítulo 2 explica los antecedentes de la presente tesis y el marco del proyecto en el que se ha desarrollado. El Capítulo 3 recoge el estado del arte. El Capítulo 4 establece los objetivos de esta tesis doctoral. Los resultados se dividen en cinco sub-secciones (dentro del Capítulo 5) que corresponden con los trabajos publicados bien en revistas revisadas por pares, bien en congresos internacionales o bien como capítulos de libros revisados por pares. La Sección 5.1. es un estudio del desarrollo de la vitrescencia en manzanas mediante MRI y lo relaciona con la posición de la fruta dentro de la copa del árbol. La Sección 5.2 presenta un trabajo sobre macro- y microestructura en modelos de alimentos. La Sección 5.3 es un artículo en revisión en una revista revisada por pares, en el que se hace un estudio microestrcutural no destructivo mediante relaxometría 2D T1/T2. la Sección 5.4, hace una comparación entre manzanas afectadas por vitrescencia mediante dos técnicas: tomografía de rayos X e MRI, en manzana. Por último, en la Sección 5.5 se muestra un trabajo en el que se hace un estudio de secuencias de MRI en línea para la evaluación de calidad interna en manzanas. Los siguientes capítulos ofrecen una discusión y conclusiones (Capítulo 6 y 7 respectivamente) de todos los capítulos de esta tesis doctoral. Finalmente, se han añadido tres apéndices: el primero con una introducción de los principios básicos de resonancia magnética nuclear (NMR) y en los otros dos, se presentan sendos estudios sobre el efecto de las fibras en la rehidratación de cereales de desayuno extrusionados, mediante diversas técnicas. Ambos trabajos se presentaron en un congreso internacional. Los resultados más relevantes de la presente tesis doctoral, se pueden dividir en tres grandes bloques: resultados sobre macroestructura, resultados sobre microestructura y resultados sobre MRI en línea. Resultados sobre macroestructura: - La imagen de resonancia magnética (MRI) se aplicó satisfactoriamente para la caracterización de macroestructura. En particular, la reconstrucción 3D de imágenes de resonancia magnética permitió identificar y caracterizar dos tipos distintos de vitrescencia en manzanas: central y radial, que se caracterizan por el porcentaje de daño y la conectividad (número de Euler). - La MRI proveía un mejor contraste para manzanas afectadas por vitrescencia que las imágenes de tomografía de rayos X (X-Ray CT), como se pudo verificar en muestras idénticas de manzana. Además, el tiempo de adquisición de la tomografía de rayos X fue alrededor de 12 veces mayor (25 minutos) que la adquisición de las imágenes de resonancia magnética (2 minutos 2 segundos). Resultados sobre microestructura: - Para el estudio de microestructura (nivel subcelular) se utilizaron con éxito secuencias de relaxometría 2D T1/T2. Estas secuencias se usaron por primera vez en alto campo y sobre piezas de alimento completo, convirtiéndose en una forma no destructiva de llevar a cabo estudios de microestructura. - El uso de MRI junto con relaxometría 2D T1/T2 permite realizar estudios multiescala en alimentos de forma no destructiva. Resultados sobre MRI en línea: - El uso de imagen de resonancia magnética en línea fue factible para la identificación de dos tipos de desórdenes internos en manzanas: vitrescencia y podredumbre interna. Las secuencias de imagen tipo FLASH resultaron adecuadas para la identificación en línea de vitrescencia en manzanas. Se realizó sin selección de corte, debido a que la vitrescencia puede desarrollarse en cualquier punto del volumen de la manzana. Se consiguió reducir el tiempo de adquisición, de modo que se llegaron a adquirir 1.3 frutos por segundos (758 ms por fruto). Las secuencias de imagen tipo UFLARE fueron adecuadas para la detección en línea de la podredumbre interna en manzanas. En este caso, se utilizó selección de corte, ya que se trata de un desorden que se suele localizar en la parte central del volumen de la manzana. Se consiguió reducir el tiempo de adquisicón hasta 0.67 frutos por segundo (1475 ms por fruto). En ambos casos (FLASH y UFLARE) fueron necesarios algoritmos para la corrección del movimiento de las imágenes en tiempo real. ABSTRACT Food is a complex system formed by several structures at different scales: macroscopic and microscopic. Many properties of foods that are relevant to process engineering or quality and postharvest treatments are related to their microstructure. This Ph.D Thesis proposes a complete methodology for food structure determination, in a multiscale way, based on the Nuclear Magnetic Resonance (NMR) phenomenon since NMR techniques are non-invasive and non-destructive, and allow both, macro- and micro-structure study. Different NMR procedures are used depending on the structure level under study. For the macrostructure level, Magnetic Resonance Imaging (MRI) revealed its usefulness for food characterization. For microstructure insight, MRI required high acquisition times, which is a hindrance for transference to industry applications. Therefore, optimization of NMR procedures based on T1/T2 relaxometry sequences was a key strategy in this Thesis. These NMR relaxometry protocols, are successfully implemented in high magnetic field. Microstructure of entire food products have been characterized for the first time using these protocols. Two different types of food products have been studied: food models and actual food (apples). Furthermore, as a first step for the food industry implementation, a grading line system, specially designed for working under NMR conditions in previous works of the LPF-TAGRALIA group, is improved. The study and selection of the most suitable rapid sequence to detect two different types of disorders in apples (watercore and internal breakdown) is performed and the real time image motion correction is applied. In addition, artificial vision protocols for the automatic classification of apples potentially affected by watercore are applied. This document is divided into seven different chapters: Chapter 2 explains the thesis background and the framework of the project in which it has been worked. Chapter 3 comprises the state of the art. Chapter 4 establishes de objectives of this Ph.D thesis. The results are divided into five different sections (in Chapter 5) that correspond to published peered reviewed works. Section 5.1 assesses the watercore development in apples with MRI and studies the effect of fruit location in the canopy. Section 5.2 is an MRI and 2D relaxometry study for macro- and microstructure assessment in food models. Section 5.3 is a non-destructive microstructural study using 2D T1/T2 relaxometry on watercore affected apples. Section 5.4 makes a comparison of X-ray CT and MRI on watercore disorder of different apple cultivars. Section 5.5, that is a study of online MRI sequences for the evaluation of apple internal quality. The subsequent chapters offer a general discussion and conclusions (Chapter 6 and Chapter 7 respectively) of all the works performed in the frame of this Ph.D thesis (two peer reviewed journals, one book chapter and one international congress).Finally, three appendices are included in which an introduction to NMR principles is offered and two published proceedings regarding the effect of fiber on the rehydration of extruded breakfast cereal are displayed. The most relevant results can be summarized into three sections: results on macrostructure, results on microstructure and results on on-line MRI. Results on macrostructure: - MRI was successfully used for macrostructure characterization. Indeed, 3D reconstruction of MRI in apples allows to identify two different types of watercore (radial and block), which are characterized by the percentage of damage and the connectivity (Euler number). - MRI provides better contrast for watercore than X-Ray CT as verified on identical samples. Furthermore, X-Ray CT images acquisition time was around 12 times higher (25 minutes) than MRI acquisition time (2 minutes 2 seconds). Results on microstructure: - 2D T1/T2 relaxometry were successfully applied for microstructure (subcellular level) characterization. 2D T1/T2 relaxometry sequences have been applied for the first time on high field for entire food pieces, being a non-destructive way to achieve microstructure study. - The use of MRI together with 2D T1/T2 relaxometry sequences allows a non-destructive multiscale study of food. Results on on-line MRI: - The use of on-line MRI was successful for the identification of two different internal disorders in apples: watercore and internal breakdown. FLASH imaging was a suitable technique for the on-line detection of watercore disorder in apples, with no slice selection, since watercore is a physiological disorder that may be developed anywhere in the apple volume. 1.3 fruits were imaged per second (768 ms per fruit). UFLARE imaging is a suitable sequence for the on-line detection of internal breakdown disorder in apples. Slice selection was used, as internal breakdown is usually located in the central slice of the apple volume. 0.67 fruits were imaged per second (1475 ms per fruit). In both cases (FLASH and UFLARE) motion correction was performed in real time, during the acquisition of the images.
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La reconstrucción y caracterización de las espinas dendríticas es hoy en día un área de trabajo de gran interés en la investigación neurobiológica. Las dendritas son prolongaciones en forma de ramas de la neurona. Las espinas dendríticas se encuentran a lo largo de las dendritas y son las encargadas de transmitir los impulsos electroquímicos al cuerpo de la neurona. El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo con el objetivo de mejorar las reconstrucciones 3D de las espinas dendríticas. Se ha utilizado un algoritmo de segmentación basado en los contornos activos morfológicos para analizar las imágenes de partida y conseguir nuevas reconstrucciones 3D fieles a estas imágenes. En este documento presentamos todo el desarrollo necesario para llevar a cabo los objetivos del proyecto. Por último también se presentarán los resultados obtenidos con este método comparándolo con las reconstrucciones de partida. ABSTRACT The reconstruction and characterization of dendritic spines is a hot topic in modern neurobiology research. Dendrites are the branched ramifications of a neuron. Dendritic spines are found along the dendrites and are responsible for transmitting electrochemical signals to the neuron’s main body. The purpose of this work is to develop an algorithm to improve the 3D reconstruction of dendritic spines. We use a segmentation algorithm based on morphological active contours to analyze the images and get new faithful 3D reconstructions of these images. In this document we present all the development necessary to accomplish the project goals. Finally, we will compare present results obtained by this method with the starting reconstructions.
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Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016
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La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tridimensionnelle (3D) de la colonne vertébrale. Pour la plupart des patients atteints de SIA, aucun traitement chirurgical n’est nécessaire. Lorsque la déformation devient sévère, un traitement chirurgical visant à réduire la déformation est recommandé. Pour déterminer la sévérité de la SIA, l’imagerie la plus utilisée est une radiographie postéroantérieure (PA) ou antéro-postérieure (AP) du rachis. Plusieurs indices sont disponibles à partir de cette modalité d’imagerie afin de quantifier la déformation de la SIA, dont l’angle de Cobb. La conduite thérapeutique est généralement basée sur cet indice. Cependant, les indices disponibles à cette modalité d’imagerie sont de nature bidimensionnelle (2D). Celles-ci ne décrivent donc pas entièrement la déformation dans la SIA dû à sa nature tridimensionnelle (3D). Conséquemment, les classifications basées sur les indices 2D souffrent des mêmes limitations. Dans le but décrire la SIA en 3D, la torsion géométrique a été étudiée et proposée par Poncet et al. Celle-ci mesure la tendance d’une courbe tridimensionnelle à changer de direction. Cependant, la méthode proposée est susceptible aux erreurs de reconstructions 3D et elle est calculée localement au niveau vertébral. L’objectif de cette étude est d’évaluer une nouvelle méthode d’estimation de la torsion géométrique par l’approximation de longueurs d’arcs locaux et par paramétrisation de courbes dans la SIA. Une première étude visera à étudier la sensibilité de la nouvelle méthode présentée face aux erreurs de reconstructions 3D du rachis. Par la suite, deux études cliniques vont présenter la iv torsion géométrique comme indice global et viseront à démontrer l’existence de sous-groupes non-identifiés dans les classifications actuelles et que ceux-ci ont une pertinence clinique. La première étude a évalué la robustesse de la nouvelle méthode d’estimation de la torsion géométrique chez un groupe de patient atteint de la SIA. Elle a démontré que la nouvelle technique est robuste face aux erreurs de reconstructions 3D du rachis. La deuxième étude a évalué la torsion géométrique utilisant cette nouvelle méthode dans une cohorte de patient avec des déformations de type Lenke 1. Elle a démontré qu’il existe deux sous-groupes, une avec des valeurs de torsion élevées et l’autre avec des valeurs basses. Ces deux sous-groupes possèdent des différences statistiquement significatives, notamment au niveau du rachis lombaire avec le groupe de torsion élevée ayant des valeurs d’orientation des plans de déformation maximales (PMC) en thoraco-lombaire (TLL) plus élevées. La dernière étude a évalué les résultats chirurgicaux de patients ayant une déformation Lenke 1 sous-classifiées selon les valeurs de torsion préalablement. Cette étude a pu démontrer des différences au niveau du PMC au niveau thoraco-lombaire avec des valeurs plus élevées en postopératoire chez les patients ayant une haute torsion. Ces études présentent une nouvelle méthode d’estimation de la torsion géométrique et présentent cet indice quantitativement. Elles ont démontré l’existence de sous-groupes 3D basés sur cet indice ayant une pertinence clinique dans la SIA, qui n’étaient pas identifiés auparavant. Ce projet contribue dans la tendance actuelle vers le développement d’indices 3D et de classifications 3D pour la scoliose idiopathique de l’adolescent.
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In this Study we examine the spectral and morphometric properties of the four important lunar mare dome fields near Cauchy, Arago, Hortensius. and Milichius. We utilize Clementine UV vis mulfispectral data to examine the soil composition of the mare domes while employing telescopic CCD imagery to compute digital elevation maps in order to determine their morphometric properties, especially flank slope, height, and edifice Volume. After reviewing previous attempts to determine topographic data for lunar domes, we propose an image-based 3D reconstruction approach which is based on a combination of photoclinometry and shape from shading. Accordingly, we devise a classification scheme for lunar Marc domes which is based on a principal component analysis of the determined spectral and morphometric features. For the effusive mare domes of the examined fields we establish four Classes, two of which are further divided into two subclasses, respectively, where each class represents distinct combinations of spectral and morphometric dome properties. As a general trend, shallow and steep domes formed out of low-TiO2 basalts are observed in the Hortensius and Milichius dome fields, while the domes near Cauchy and Arago that consist of high-TiO2 basalts are all very shallow. The intrusive domes of our data set cover a wide continuous range of spectral and morphometric quantities, generally characterized by larger diameters and shallower flank slopes than effusive domes. A comparison to effusive and intrusive mare domes in other lunar regions, highland domes, and lunar cones has shown that the examined four mare dome fields display Such a richness in spectral properties and 3D dome shape that the established representation remains valid in a more global context. Furthermore, we estimate the physical parameters of dome formation for the examined domes based on a rheologic model. Each class of effusive domes defined in terms of spectral and morphometric properties is characterized by its specific range of values for lava viscosity, effusion rate, and duration of the effusion process. For our data set we report lava viscosities between about 10(2) and 10(8) Pas, effusion rates between 25 and 600 m(3) s(-1), and durations of the effusion process between three weeks and 18 years. Lava viscosity decreases with increasing R-415/R-750 spectral ratio and thus TiO2 content; however, the correlation is not strong, implying an important influence of further parameters like effusion temperature on lava viscosity.
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This work of thesis wants to present a dissertation of the wide range of modern dense matching algorithms, which are spreading in different application and research fields, with a particular attention to the innovative “Semi-Global” matching techniques. The choice of develop a semi-global numerical code was justified by the need of getting insight on the variables and strategies that affect the algorithm performances with the primary objective of maximizing the method accuracy and efficiency, and the results level of completeness. The dissertation will consist in the metrological characterization of the proprietary implementation of the semi-global matching algorithm, evaluating the influence of several matching variables and functions implemented in the process and comparing the accuracy and completeness of different results (digital surface models, disparity maps and 2D displacement fields) obtained using our code and other commercial and open-source matching programs in a wide variety of application fields.
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Registration of point clouds captured by depth sensors is an important task in 3D reconstruction applications based on computer vision. In many applications with strict performance requirements, the registration should be executed not only with precision, but also in the same frequency as data is acquired by the sensor. This thesis proposes theuse of the pyramidal sparse optical flow algorithm to incrementally register point clouds captured by RGB-D sensors (e.g. Microsoft Kinect) in real time. The accumulated errorinherent to the process is posteriorly minimized by utilizing a marker and pose graph optimization. Experimental results gathered by processing several RGB-D datasets validatethe system proposed by this thesis in visual odometry and simultaneous localization and mapping (SLAM) applications.
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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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La spectrométrie de masse mesure la masse des ions selon leur rapport masse sur charge. Cette technique est employée dans plusieurs domaines et peut analyser des mélanges complexes. L’imagerie par spectrométrie de masse (Imaging Mass Spectrometry en anglais, IMS), une branche de la spectrométrie de masse, permet l’analyse des ions sur une surface, tout en conservant l’organisation spatiale des ions détectés. Jusqu’à présent, les échantillons les plus étudiés en IMS sont des sections tissulaires végétales ou animales. Parmi les molécules couramment analysées par l’IMS, les lipides ont suscité beaucoup d'intérêt. Les lipides sont impliqués dans les maladies et le fonctionnement normal des cellules; ils forment la membrane cellulaire et ont plusieurs rôles, comme celui de réguler des événements cellulaires. Considérant l’implication des lipides dans la biologie et la capacité du MALDI IMS à les analyser, nous avons développé des stratégies analytiques pour la manipulation des échantillons et l’analyse de larges ensembles de données lipidiques. La dégradation des lipides est très importante dans l’industrie alimentaire. De la même façon, les lipides des sections tissulaires risquent de se dégrader. Leurs produits de dégradation peuvent donc introduire des artefacts dans l’analyse IMS ainsi que la perte d’espèces lipidiques pouvant nuire à la précision des mesures d’abondance. Puisque les lipides oxydés sont aussi des médiateurs importants dans le développement de plusieurs maladies, leur réelle préservation devient donc critique. Dans les études multi-institutionnelles où les échantillons sont souvent transportés d’un emplacement à l’autre, des protocoles adaptés et validés, et des mesures de dégradation sont nécessaires. Nos principaux résultats sont les suivants : un accroissement en fonction du temps des phospholipides oxydés et des lysophospholipides dans des conditions ambiantes, une diminution de la présence des lipides ayant des acides gras insaturés et un effet inhibitoire sur ses phénomènes de la conservation des sections au froid sous N2. A température et atmosphère ambiantes, les phospholipides sont oxydés sur une échelle de temps typique d’une préparation IMS normale (~30 minutes). Les phospholipides sont aussi décomposés en lysophospholipides sur une échelle de temps de plusieurs jours. La validation d’une méthode de manipulation d’échantillon est d’autant plus importante lorsqu’il s’agit d’analyser un plus grand nombre d’échantillons. L’athérosclérose est une maladie cardiovasculaire induite par l’accumulation de matériel cellulaire sur la paroi artérielle. Puisque l’athérosclérose est un phénomène en trois dimension (3D), l'IMS 3D en série devient donc utile, d'une part, car elle a la capacité à localiser les molécules sur la longueur totale d’une plaque athéromateuse et, d'autre part, car elle peut identifier des mécanismes moléculaires du développement ou de la rupture des plaques. l'IMS 3D en série fait face à certains défis spécifiques, dont beaucoup se rapportent simplement à la reconstruction en 3D et à l’interprétation de la reconstruction moléculaire en temps réel. En tenant compte de ces objectifs et en utilisant l’IMS des lipides pour l’étude des plaques d’athérosclérose d’une carotide humaine et d’un modèle murin d’athérosclérose, nous avons élaboré des méthodes «open-source» pour la reconstruction des données de l’IMS en 3D. Notre méthodologie fournit un moyen d’obtenir des visualisations de haute qualité et démontre une stratégie pour l’interprétation rapide des données de l’IMS 3D par la segmentation multivariée. L’analyse d’aortes d’un modèle murin a été le point de départ pour le développement des méthodes car ce sont des échantillons mieux contrôlés. En corrélant les données acquises en mode d’ionisation positive et négative, l’IMS en 3D a permis de démontrer une accumulation des phospholipides dans les sinus aortiques. De plus, l’IMS par AgLDI a mis en évidence une localisation différentielle des acides gras libres, du cholestérol, des esters du cholestérol et des triglycérides. La segmentation multivariée des signaux lipidiques suite à l’analyse par IMS d’une carotide humaine démontre une histologie moléculaire corrélée avec le degré de sténose de l’artère. Ces recherches aident à mieux comprendre la complexité biologique de l’athérosclérose et peuvent possiblement prédire le développement de certains cas cliniques. La métastase au foie du cancer colorectal (Colorectal cancer liver metastasis en anglais, CRCLM) est la maladie métastatique du cancer colorectal primaire, un des cancers le plus fréquent au monde. L’évaluation et le pronostic des tumeurs CRCLM sont effectués avec l’histopathologie avec une marge d’erreur. Nous avons utilisé l’IMS des lipides pour identifier les compartiments histologiques du CRCLM et extraire leurs signatures lipidiques. En exploitant ces signatures moléculaires, nous avons pu déterminer un score histopathologique quantitatif et objectif et qui corrèle avec le pronostic. De plus, par la dissection des signatures lipidiques, nous avons identifié des espèces lipidiques individuelles qui sont discriminants des différentes histologies du CRCLM et qui peuvent potentiellement être utilisées comme des biomarqueurs pour la détermination de la réponse à la thérapie. Plus spécifiquement, nous avons trouvé une série de plasmalogènes et sphingolipides qui permettent de distinguer deux différents types de nécrose (infarct-like necrosis et usual necrosis en anglais, ILN et UN, respectivement). L’ILN est associé avec la réponse aux traitements chimiothérapiques, alors que l’UN est associé au fonctionnement normal de la tumeur.
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Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-08
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The research described in this thesis was motivated by the need of a robust model capable of representing 3D data obtained with 3D sensors, which are inherently noisy. In addition, time constraints have to be considered as these sensors are capable of providing a 3D data stream in real time. This thesis proposed the use of Self-Organizing Maps (SOMs) as a 3D representation model. In particular, we proposed the use of the Growing Neural Gas (GNG) network, which has been successfully used for clustering, pattern recognition and topology representation of multi-dimensional data. Until now, Self-Organizing Maps have been primarily computed offline and their application in 3D data has mainly focused on free noise models, without considering time constraints. It is proposed a hardware implementation leveraging the computing power of modern GPUs, which takes advantage of a new paradigm coined as General-Purpose Computing on Graphics Processing Units (GPGPU). The proposed methods were applied to different problem and applications in the area of computer vision such as the recognition and localization of objects, visual surveillance or 3D reconstruction.
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La spectrométrie de masse mesure la masse des ions selon leur rapport masse sur charge. Cette technique est employée dans plusieurs domaines et peut analyser des mélanges complexes. L’imagerie par spectrométrie de masse (Imaging Mass Spectrometry en anglais, IMS), une branche de la spectrométrie de masse, permet l’analyse des ions sur une surface, tout en conservant l’organisation spatiale des ions détectés. Jusqu’à présent, les échantillons les plus étudiés en IMS sont des sections tissulaires végétales ou animales. Parmi les molécules couramment analysées par l’IMS, les lipides ont suscité beaucoup d'intérêt. Les lipides sont impliqués dans les maladies et le fonctionnement normal des cellules; ils forment la membrane cellulaire et ont plusieurs rôles, comme celui de réguler des événements cellulaires. Considérant l’implication des lipides dans la biologie et la capacité du MALDI IMS à les analyser, nous avons développé des stratégies analytiques pour la manipulation des échantillons et l’analyse de larges ensembles de données lipidiques. La dégradation des lipides est très importante dans l’industrie alimentaire. De la même façon, les lipides des sections tissulaires risquent de se dégrader. Leurs produits de dégradation peuvent donc introduire des artefacts dans l’analyse IMS ainsi que la perte d’espèces lipidiques pouvant nuire à la précision des mesures d’abondance. Puisque les lipides oxydés sont aussi des médiateurs importants dans le développement de plusieurs maladies, leur réelle préservation devient donc critique. Dans les études multi-institutionnelles où les échantillons sont souvent transportés d’un emplacement à l’autre, des protocoles adaptés et validés, et des mesures de dégradation sont nécessaires. Nos principaux résultats sont les suivants : un accroissement en fonction du temps des phospholipides oxydés et des lysophospholipides dans des conditions ambiantes, une diminution de la présence des lipides ayant des acides gras insaturés et un effet inhibitoire sur ses phénomènes de la conservation des sections au froid sous N2. A température et atmosphère ambiantes, les phospholipides sont oxydés sur une échelle de temps typique d’une préparation IMS normale (~30 minutes). Les phospholipides sont aussi décomposés en lysophospholipides sur une échelle de temps de plusieurs jours. La validation d’une méthode de manipulation d’échantillon est d’autant plus importante lorsqu’il s’agit d’analyser un plus grand nombre d’échantillons. L’athérosclérose est une maladie cardiovasculaire induite par l’accumulation de matériel cellulaire sur la paroi artérielle. Puisque l’athérosclérose est un phénomène en trois dimension (3D), l'IMS 3D en série devient donc utile, d'une part, car elle a la capacité à localiser les molécules sur la longueur totale d’une plaque athéromateuse et, d'autre part, car elle peut identifier des mécanismes moléculaires du développement ou de la rupture des plaques. l'IMS 3D en série fait face à certains défis spécifiques, dont beaucoup se rapportent simplement à la reconstruction en 3D et à l’interprétation de la reconstruction moléculaire en temps réel. En tenant compte de ces objectifs et en utilisant l’IMS des lipides pour l’étude des plaques d’athérosclérose d’une carotide humaine et d’un modèle murin d’athérosclérose, nous avons élaboré des méthodes «open-source» pour la reconstruction des données de l’IMS en 3D. Notre méthodologie fournit un moyen d’obtenir des visualisations de haute qualité et démontre une stratégie pour l’interprétation rapide des données de l’IMS 3D par la segmentation multivariée. L’analyse d’aortes d’un modèle murin a été le point de départ pour le développement des méthodes car ce sont des échantillons mieux contrôlés. En corrélant les données acquises en mode d’ionisation positive et négative, l’IMS en 3D a permis de démontrer une accumulation des phospholipides dans les sinus aortiques. De plus, l’IMS par AgLDI a mis en évidence une localisation différentielle des acides gras libres, du cholestérol, des esters du cholestérol et des triglycérides. La segmentation multivariée des signaux lipidiques suite à l’analyse par IMS d’une carotide humaine démontre une histologie moléculaire corrélée avec le degré de sténose de l’artère. Ces recherches aident à mieux comprendre la complexité biologique de l’athérosclérose et peuvent possiblement prédire le développement de certains cas cliniques. La métastase au foie du cancer colorectal (Colorectal cancer liver metastasis en anglais, CRCLM) est la maladie métastatique du cancer colorectal primaire, un des cancers le plus fréquent au monde. L’évaluation et le pronostic des tumeurs CRCLM sont effectués avec l’histopathologie avec une marge d’erreur. Nous avons utilisé l’IMS des lipides pour identifier les compartiments histologiques du CRCLM et extraire leurs signatures lipidiques. En exploitant ces signatures moléculaires, nous avons pu déterminer un score histopathologique quantitatif et objectif et qui corrèle avec le pronostic. De plus, par la dissection des signatures lipidiques, nous avons identifié des espèces lipidiques individuelles qui sont discriminants des différentes histologies du CRCLM et qui peuvent potentiellement être utilisées comme des biomarqueurs pour la détermination de la réponse à la thérapie. Plus spécifiquement, nous avons trouvé une série de plasmalogènes et sphingolipides qui permettent de distinguer deux différents types de nécrose (infarct-like necrosis et usual necrosis en anglais, ILN et UN, respectivement). L’ILN est associé avec la réponse aux traitements chimiothérapiques, alors que l’UN est associé au fonctionnement normal de la tumeur.
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In this article we describe a semantic localization dataset for indoor environments named ViDRILO. The dataset provides five sequences of frames acquired with a mobile robot in two similar office buildings under different lighting conditions. Each frame consists of a point cloud representation of the scene and a perspective image. The frames in the dataset are annotated with the semantic category of the scene, but also with the presence or absence of a list of predefined objects appearing in the scene. In addition to the frames and annotations, the dataset is distributed with a set of tools for its use in both place classification and object recognition tasks. The large number of labeled frames in conjunction with the annotation scheme make this dataset different from existing ones. The ViDRILO dataset is released for use as a benchmark for different problems such as multimodal place classification and object recognition, 3D reconstruction or point cloud data compression.