Level Set Segmentation with Shape and Appearance Models Using Affine Moment Descriptors

We propose a level set based variational approach that incorporates shape priors into edge-based and region-based models. The evolution of the active contour depends on local and global information. It has been implemented using an efficient narrow band technique. For each boundary pixel we calculate its dynamic according to its gray level, the neighborhood and geometric properties established by training shapes. We also propose a criterion for shape aligning based on affine transformation using an image normalization procedure. Finally, we illustrate the benefits of the our approach on the liver segmentation from CT images.

Multimodal non-rigid image registration methods for therapy and surgery planning

La planificación pre-operatoria se ha convertido en una tarea esencial en cirugías y terapias de marcada complejidad, especialmente aquellas relacionadas con órgano blando. Un ejemplo donde la planificación preoperatoria tiene gran interés es la cirugía hepática. Dicha planificación comprende la detección e identificación precisa de las lesiones individuales y vasos así como la correcta segmentación y estimación volumétrica del hígado funcional. Este proceso es muy importante porque determina tanto si el paciente es un candidato adecuado para terapia quirúrgica como la definición del abordaje a seguir en el procedimiento. La radioterapia de órgano blando es un segundo ejemplo donde la planificación se requiere tanto para la radioterapia externa convencional como para la radioterapia intraoperatoria. La planificación comprende la segmentación de tumor y órganos vulnerables y la estimación de la dosimetría. La segmentación de hígado funcional y la estimación volumétrica para planificación de la cirugía se estiman habitualmente a partir de imágenes de tomografía computarizada (TC). De igual modo, en la planificación de radioterapia, los objetivos de la radiación se delinean normalmente sobre TC. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen de resonancia magnética (RM) están ofreciendo progresivamente ventajas adicionales. Por ejemplo, se ha visto que el ratio de detección de metástasis hepáticas es significativamente superior en RM con contraste Gd–EOB–DTPA que en TC. Por tanto, recientes estudios han destacado la importancia de combinar la información de TC y RM para conseguir el mayor nivel posible de precisión en radioterapia y para facilitar una descripción precisa de las lesiones del hígado. Con el objetivo de mejorar la planificación preoperatoria en ambos escenarios se precisa claramente de un algoritmo de registro no rígido de imagen. Sin embargo, la gran mayoría de sistemas comerciales solo proporcionan métodos de registro rígido. Las medidas de intensidad de voxel han demostrado ser criterios de similitud de imágenes robustos, y, entre ellas, la Información Mutua (IM) es siempre la primera elegida en registros multimodales. Sin embargo, uno de los principales problemas de la IM es la ausencia de información espacial y la asunción de que las relaciones estadísticas entre las imágenes son homogéneas a lo largo de su domino completo. La hipótesis de esta tesis es que la incorporación de información espacial de órganos al proceso de registro puede mejorar la robustez y calidad del mismo, beneficiándose de la disponibilidad de las segmentaciones clínicas. En este trabajo, se propone y valida un esquema de registro multimodal no rígido 3D usando una nueva métrica llamada Información Mutua Centrada en el Órgano (Organ-Focused Mutual Information metric (OF-MI)) y se compara con la formulación clásica de la Información Mutua. Esto permite mejorar los resultados del registro en áreas problemáticas incorporando información regional al criterio de similitud, beneficiándose de la disponibilidad real de segmentaciones en protocolos estándares clínicos, y permitiendo que la dependencia estadística entre las dos modalidades de imagen difiera entre órganos o regiones. El método propuesto se ha aplicado al registro de TC y RM con contraste Gd–EOB–DTPA así como al registro de imágenes de TC y MR para planificación de radioterapia intraoperatoria rectal. Adicionalmente, se ha desarrollado un algoritmo de apoyo de segmentación 3D basado en Level-Sets para la incorporación de la información de órgano en el registro. El algoritmo de segmentación se ha diseñado específicamente para la estimación volumétrica de hígado sano funcional y ha demostrado un buen funcionamiento en un conjunto de imágenes de TC abdominales. Los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de OF-MI comparada con la Información Mutua clásica en las medidas de calidad de los registros; tanto con datos simulados (p<0.001) como con datos reales en registro hepático de TC y RM con contraste Gd– EOB–DTPA y en registro para planificación de radioterapia rectal usando OF-MI multi-órgano (p<0.05). Adicionalmente, OF-MI presenta resultados más estables con menor dispersión que la Información Mutua y un comportamiento más robusto con respecto a cambios en la relación señal-ruido y a la variación de parámetros. La métrica OF-MI propuesta en esta tesis presenta siempre igual o mayor precisión que la clásica Información Mutua y consecuentemente puede ser una muy buena alternativa en aplicaciones donde la robustez del método y la facilidad en la elección de parámetros sean particularmente importantes. Abstract Pre-operative planning has become an essential task in complex surgeries and therapies, especially for those affecting soft tissue. One example where soft tissue preoperative planning is of high interest is liver surgery. It involves the accurate detection and identification of individual liver lesions and vessels as well as the proper functional liver segmentation and volume estimation. This process is very important because it determines whether the patient is a suitable candidate for surgical therapy and the type of procedure. Soft tissue radiation therapy is a second example where planning is required for both conventional external and intraoperative radiotherapy. It involves the segmentation of the tumor target and vulnerable organs and the estimation of the planned dose. Functional liver segmentations and volume estimations for surgery planning are commonly estimated from computed tomography (CT) images. Similarly, in radiation therapy planning, targets to be irradiated and healthy and vulnerable tissues to be protected from irradiation are commonly delineated on CT scans. However, developments in magnetic resonance imaging (MRI) technology are progressively offering advantages. For instance, the hepatic metastasis detection rate has been found to be significantly higher in Gd–EOB–DTPAenhanced MRI than in CT. Therefore, recent studies highlight the importance of combining the information from CT and MRI to achieve the highest level of accuracy in radiotherapy and to facilitate accurate liver lesion description. In order to improve those two soft tissue pre operative planning scenarios, an accurate nonrigid image registration algorithm is clearly required. However, the vast majority of commercial systems only provide rigid registration. Voxel intensity measures have been shown to be robust measures of image similarity, and among them, Mutual Information (MI) is always the first candidate in multimodal registrations. However, one of the main drawbacks of Mutual Information is the absence of spatial information and the assumption that statistical relationships between images are the same over the whole domain of the image. The hypothesis of the present thesis is that incorporating spatial organ information into the registration process may improve the registration robustness and quality, taking advantage of the clinical segmentations availability. In this work, a multimodal nonrigid 3D registration framework using a new Organ- Focused Mutual Information metric (OF-MI) is proposed, validated and compared to the classical formulation of the Mutual Information (MI). It allows improving registration results in problematic areas by adding regional information into the similitude criterion taking advantage of actual segmentations availability in standard clinical protocols and allowing the statistical dependence between the two modalities differ among organs or regions. The proposed method is applied to CT and T1 weighted delayed Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI registration as well as to register CT and MRI images in rectal intraoperative radiotherapy planning. Additionally, a 3D support segmentation algorithm based on Level-Sets has been developed for the incorporation of the organ information into the registration. The segmentation algorithm has been specifically designed for the healthy and functional liver volume estimation demonstrating good performance in a set of abdominal CT studies. Results show a statistical significant improvement of registration quality measures with OF-MI compared to MI with both simulated data (p<0.001) and real data in liver applications registering CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI and in registration for rectal radiotherapy planning using multi-organ OF-MI (p<0.05). Additionally, OF-MI presents more stable results with smaller dispersion than MI and a more robust behavior with respect to SNR changes and parameters variation. The proposed OF-MI always presents equal or better accuracy than the classical MI and consequently can be a very convenient alternative within applications where the robustness of the method and the facility to choose the parameters are particularly important.

Wavelet-based image fusion in multi-view three-dimensional microscopy

Multi-view microscopy techniques such as Light-Sheet Fluorescence Microscopy (LSFM) are powerful tools for 3D + time studies of live embryos in developmental biology. The sample is imaged from several points of view, acquiring a set of 3D views that are then combined or fused in order to overcome their individual limitations. Views fusion is still an open problem despite recent contributions in the field. We developed a wavelet-based multi-view fusion method that, due to wavelet decomposition properties, is able to combine the complementary directional information from all available views into a single volume. Our method is demonstrated on LSFM acquisitions from live sea urchin and zebrafish embryos. The fusion results show improved overall contrast and details when compared with any of the acquired volumes. The proposed method does not need knowledge of the system's point spread function (PSF) and performs better than other existing PSF independent fusion methods.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

Application of Improved Direct Calibration for Hyperspectral image processing: Detecting peanut traces in wheat flour.

NIR Hyperspectral imaging (1000-2500 nm) combined with IDC allowed the detection of peanut traces down to adulteration percentages 0.01% Contrary to PLSR, IDC does not require a calibration set, but uses both expert and experimental information and suitable for quantification of an interest compound in complex matrices. The obtained results shows the feasibility of using HSI systems for the detection of peanut traces in conjunction with chemical procedures, such as RT-PCR and ELISA

Self-organizing cultured neural networks: Image analysis techniques for longitudinal tracking and modeling of the underlying network structure

Esta tesis estudia la evolución estructural de conjuntos de neuronas como la capacidad de auto-organización desde conjuntos de neuronas separadas hasta que forman una red (clusterizada) compleja. Esta tesis contribuye con el diseño e implementación de un algoritmo no supervisado de segmentación basado en grafos con un coste computacional muy bajo. Este algoritmo proporciona de forma automática la estructura completa de la red a partir de imágenes de cultivos neuronales tomadas con microscopios de fase con una resolución muy alta. La estructura de la red es representada mediante un objeto matemático (matriz) cuyos nodos representan a las neuronas o grupos de neuronas y los enlaces son las conexiones reconstruidas entre ellos. Este algoritmo extrae también otras medidas morfológicas importantes que caracterizan a las neuronas y a las neuritas. A diferencia de otros algoritmos hasta el momento, que necesitan de fluorescencia y técnicas inmunocitoquímicas, el algoritmo propuesto permite el estudio longitudinal de forma no invasiva posibilitando el estudio durante la formación de un cultivo. Además, esta tesis, estudia de forma sistemática un grupo de variables topológicas que garantizan la posibilidad de cuantificar e investigar la progresión de las características principales durante el proceso de auto-organización del cultivo. Nuestros resultados muestran la existencia de un estado concreto correspondiente a redes con configuracin small-world y la emergencia de propiedades a micro- y meso-escala de la estructura de la red. Finalmente, identificamos los procesos físicos principales que guían las transformaciones morfológicas de los cultivos y proponemos un modelo de crecimiento de red que reproduce el comportamiento cuantitativamente de las observaciones experimentales. ABSTRACT The thesis analyzes the morphological evolution of assemblies of living neurons, as they self-organize from collections of separated cells into elaborated, clustered, networks. In particular, it contributes with the design and implementation of a graph-based unsupervised segmentation algorithm, having an associated very low computational cost. The processing automatically retrieves the whole network structure from large scale phase-contrast images taken at high resolution throughout the entire life of a cultured neuronal network. The network structure is represented by a mathematical object (a matrix) in which nodes are identified neurons or neurons clusters, and links are the reconstructed connections between them. The algorithm is also able to extract any other relevant morphological information characterizing neurons and neurites. More importantly, and at variance with other segmentation methods that require fluorescence imaging from immunocyto- chemistry techniques, our measures are non invasive and entitle us to carry out a fully longitudinal analysis during the maturation of a single culture. In turn, a systematic statistical analysis of a group of topological observables grants us the possibility of quantifying and tracking the progression of the main networks characteristics during the self-organization process of the culture. Our results point to the existence of a particular state corresponding to a small-world network configuration, in which several relevant graphs micro- and meso-scale properties emerge. Finally, we identify the main physical processes taking place during the cultures morphological transformations, and embed them into a simplified growth model that quantitatively reproduces the overall set of experimental observations.

Self-organizing cultured neural networks: Image analysis techniques for longitudinal tracking and modeling of the underlying network structure (versión actualizada)

Esta tesis estudia la evolución estructural de conjuntos de neuronas como la capacidad de auto-organización desde conjuntos de neuronas separadas hasta que forman una red (clusterizada) compleja. Esta tesis contribuye con el diseño e implementación de un algoritmo no supervisado de segmentación basado en grafos con un coste computacional muy bajo. Este algoritmo proporciona de forma automática la estructura completa de la red a partir de imágenes de cultivos neuronales tomadas con microscopios de fase con una resolución muy alta. La estructura de la red es representada mediante un objeto matemático (matriz) cuyos nodos representan a las neuronas o grupos de neuronas y los enlaces son las conexiones reconstruidas entre ellos. Este algoritmo extrae también otras medidas morfológicas importantes que caracterizan a las neuronas y a las neuritas. A diferencia de otros algoritmos hasta el momento, que necesitan de fluorescencia y técnicas inmunocitoquímicas, el algoritmo propuesto permite el estudio longitudinal de forma no invasiva posibilitando el estudio durante la formación de un cultivo. Además, esta tesis, estudia de forma sistemática un grupo de variables topológicas que garantizan la posibilidad de cuantificar e investigar la progresión de las características principales durante el proceso de auto-organización del cultivo. Nuestros resultados muestran la existencia de un estado concreto correspondiente a redes con configuracin small-world y la emergencia de propiedades a micro- y meso-escala de la estructura de la red. Finalmente, identificamos los procesos físicos principales que guían las transformaciones morfológicas de los cultivos y proponemos un modelo de crecimiento de red que reproduce el comportamiento cuantitativamente de las observaciones experimentales. ABSTRACT The thesis analyzes the morphological evolution of assemblies of living neurons, as they self-organize from collections of separated cells into elaborated, clustered, networks. In particular, it contributes with the design and implementation of a graph-based unsupervised segmentation algorithm, having an associated very low computational cost. The processing automatically retrieves the whole network structure from large scale phase-contrast images taken at high resolution throughout the entire life of a cultured neuronal network. The network structure is represented by a mathematical object (a matrix) in which nodes are identified neurons or neurons clusters, and links are the reconstructed connections between them. The algorithm is also able to extract any other relevant morphological information characterizing neurons and neurites. More importantly, and at variance with other segmentation methods that require fluorescence imaging from immunocyto- chemistry techniques, our measures are non invasive and entitle us to carry out a fully longitudinal analysis during the maturation of a single culture. In turn, a systematic statistical analysis of a group of topological observables grants us the possibility of quantifying and tracking the progression of the main networks characteristics during the self-organization process of the culture. Our results point to the existence of a particular state corresponding to a small-world network configuration, in which several relevant graphs micro- and meso-scale properties emerge. Finally, we identify the main physical processes taking place during the cultures morphological transformations, and embed them into a simplified growth model that quantitatively reproduces the overall set of experimental observations.

Optimizing panchromatic image change detection based on change index multiband image analysis

This work proposes an optimization of a semi-supervised Change Detection methodology based on a combination of Change Indices (CI) derived from an image multitemporal data set. For this purpose, SPOT 5 Panchromatic images with 2.5 m spatial resolution have been used, from which three Change Indices have been calculated. Two of them are usually known indices; however the third one has been derived considering the Kullbak-Leibler divergence. Then, these three indices have been combined forming a multiband image that has been used in as input for a Support Vector Machine (SVM) classifier where four different discriminant functions have been tested in order to differentiate between change and no_change categories. The performance of the suggested procedure has been assessed applying different quality measures, reaching in each case highly satisfactory values. These results have demonstrated that the simultaneous combination of basic change indices with others more sophisticated like the Kullback-Leibler distance, and the application of non-parametric discriminant functions like those employees in the SVM method, allows solving efficiently a change detection problem.

Aquesta es una special deuoció del sanctissim nom de Jesus y del dulcissim nom de Maria ensemps ab los set goigs celestials de nostra senyora y altres deuocions [Texto impreso]

En port. y ms. 1515

Hardware timestamping for image acquisition system based on FlexRIO and IEEE 1588 v2 Standard

Current fusion devices consist of multiple diagnostics and hundreds or even thousands of signals. This situation forces on multiple occasions to use distributed data acquisition systems as the best approach. In this type of distributed systems, one of the most important issues is the synchronization between signals, so that it is possible to have a temporal correlation as accurate as possible between the acquired samples of all channels. In last decades, many fusion devices use different types of video cameras to provide inside views of the vessel during operations and to monitor plasma behavior. The synchronization between each video frame and the rest of the different signals acquired from any other diagnostics is essential in order to know correctly the plasma evolution, since it is possible to analyze jointly all the information having accurate knowledge of their temporal correlation. The developed system described in this paper allows timestamping image frames in a real-time acquisition and processing system using 1588 clock distribution. The system has been implemented using FPGA based devices together with a 1588 synchronized timing card (see Fig.1). The solution is based on a previous system [1] that allows image acquisition and real-time image processing based on PXIe technology. This architecture is fully compatible with the ITER Fast Controllers [2] and offers integration with EPICS to control and monitor the entire system. However, this set-up is not able to timestamp the frames acquired since the frame grabber module does not present any type of timing input (IRIG-B, GPS, PTP). To solve this lack, an IEEE1588 PXI timing device its used to provide an accurate way to synchronize distributed data acquisition systems using the Precision Time Protocol (PTP) IEEE 1588 2008 standard. This local timing device can be connected to a master clock device for global synchronization. The timing device has a buffer timestamp for each PXI trigger line and requires tha- a software application assigns each frame the corresponding timestamp. The previous action is critical and cannot be achieved if the frame rate is high. To solve this problem, it has been designed a solution that distributes the clock from the IEEE 1588 timing card to all FlexRIO devices [3]. This solution uses two PXI trigger lines that provide the capacity to assign timestamps to every frame acquired and register events by hardware in a deterministic way. The system provides a solution for timestamping frames to synchronize them with the rest of the different signals.

Geometrical characterization of undisturbed soil samples using X-ray computed tomography image analysis. Effect of soil management on soil structure

El estudio de la estructura del suelo es de vital importancia en diferentes campos de la ciencia y la tecnología. La estructura del suelo controla procesos físicos y biológicos importantes en los sistemas suelo-planta-microorganismos. Estos procesos están dominados por la geometría de la estructura del suelo, y una caracterización cuantitativa de la heterogeneidad de la geometría del espacio poroso es beneficiosa para la predicción de propiedades físicas del suelo. La tecnología de la tomografía computerizada de rayos-X (CT) nos permite obtener imágenes digitales tridimensionales del interior de una muestra de suelo, proporcionando información de la geometría de los poros del suelo y permitiendo el estudio de los poros sin destruir las muestras. Las técnicas de la geometría fractal y de la morfología matemática se han propuesto como una poderosa herramienta para analizar y cuantificar características geométricas. Las dimensiones fractales del espacio poroso, de la interfaz poro-sólido y de la distribución de tamaños de poros son indicadores de la complejidad de la estructura del suelo. Los funcionales de Minkowski y las funciones morfológicas proporcionan medios para medir características geométricas fundamentales de los objetos geométricos tridimensionales. Esto es, volumen, superficie, curvatura media de la superficie y conectividad. Las características del suelo como la distribución de tamaños de poros, el volumen del espacio poroso o la superficie poro-solido pueden ser alteradas por diferentes practicas de manejo de suelo. En este trabajo analizamos imágenes tomográficas de muestras de suelo de dos zonas cercanas con practicas de manejo diferentes. Obtenemos un conjunto de medidas geométricas, para evaluar y cuantificar posibles diferencias que el laboreo pueda haber causado en el suelo. ABSTRACT The study of soil structure is of vital importance in different fields of science and technology. Soil structure controls important physical and biological processes in soil-plant-microbial systems. Those processes are dominated by the geometry of soil pore structure, and a quantitative characterization of the spatial heterogeneity of the pore space geometry is beneficial for prediction of soil physical properties. The technology of X-ray computed tomography (CT) allows us to obtain three-dimensional digital images of the inside of a soil sample providing information on soil pore geometry and enabling the study of the pores without disturbing the samples. Fractal geometry and mathematical morphological techniques have been proposed as powerful tools to analyze and quantify geometrical features. Fractal dimensions of pore space, pore-solid interface and pore size distribution are indicators of soil structure complexity. Minkowski functionals and morphological functions provide means to measure fundamental geometrical features of three-dimensional geometrical objects, that is, volume, boundary surface, mean boundary surface curvature, and connectivity. Soil features such as pore-size distribution, pore space volume or pore-solid surface can be altered by different soil management practices. In this work we analyze CT images of soil samples from two nearby areas with contrasting management practices. We performed a set of geometrical measures, some of them from mathematical morphology, to assess and quantify any possible difference that tillage may have caused on the soil.

Bando cheneral, carta circular, ò manifest à tot el orbe sobre les grans festes que la ... ciutat de Valencia vá à fer à honor ... del beato Juan de Ribera, arzobispo y virey de ella en los añs mil sincsents xixanta y huit : [Texto impreso] y asó será en ... mil setsents noranta y set ... y Pio Papa Sexto, que el beatificá el ... añ mil setsents noranta y sis

Hay un ejemplar encuadernado con: Individual noticia de todos los altares, arcos pinturas, adornos y lo mas exquisito y notable que havia en la carrera de la procession, y de las iluminaciones en general ... : (XVIII/1705).

Relacio xistosa [Texto impreso] : ó xasco que va doná una guapa valenciana á set galans pretendents que volian conquistarla

Hay un ejemplar encuadernado con: Romans, y coloqui nou, pera divertir el humor y desterrar la melancolia, yà que no tenim dinès ... (NP849.91/3085).

Relacio xistosa [Texto impreso] : ó xasco que va doná una guapa valenciana á set galans pretendents que volian conquistarle

Hay un ejemplar encuadernado con: Bandos divertidísimos contra los borrachos y borrachas, y gente aficionada al vino(NP849.91/3087).

Assessment of clone identity and sequence fidelity for 1189 IMAGE cDNA clones

This report documents the error rate in a commercially distributed subset of the IMAGE Consortium mouse cDNA clone collection. After isolation of plasmid DNA from 1189 bacterial stock cultures, only 62.2% were uncontaminated and contained cDNA inserts that had significant sequence identity to published data for the ordered clones. An agarose gel electrophoresis pre-screening strategy identified 361 stock cultures that appeared to contain two or more plasmid species. Isolation of individual colonies from these stocks demonstrated that 7.1% of the original 1189 stocks contained both a correct and an incorrect plasmid. 5.9% of the original 1189 stocks contained multiple, distinct, incorrect plasmids, indicating the likelihood of multiple contaminating events. While only 739 of the stocks purchased contained the desired cDNA clone, agarose gel pre-screening, colony isolation and similarity searching of dbEST allowed for the identification of an additional 420 clones that would have otherwise been discarded. Considering the high error rate in this subset of the IMAGE cDNA clone set, the use of sequence verified clones for cDNA microarray construction is warranted. When this is not possible, pre-screening non-sequence verified clones with agarose gel electrophoresis provides an inexpensive and efficient method to eliminate contaminated clones from the probe set.