Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

High frequency of inactivating mutations in the neurofibromatosis type 2 gene (NF2) in primary malignant mesotheliomas.

Malignant mesotheliomas (MMs) are aggressive tumors that develop most frequently in the pleura of patients exposed to asbestos. In contrast to many other cancers, relatively few molecular alterations have been described in MMs. The most frequent numerical cytogenetic abnormality in MMs is loss of chromosome 22. The neurofibromatosis type 2 gene (NF2) is a tumor suppressor gene assigned to chromosome 22q which plays an important role in the development of familial and spontaneous tumors of neuroectodermal origin. Although MMs have a different histogenic derivation, the frequent abnormalities of chromosome 22 warranted an investigation of the NF2 gene in these tumors. Both cDNAs from 15 MM cell lines and genomic DNAs from 7 matched primary tumors were analyzed for mutations within the NF2 coding region. NF2 mutations predicting either interstitial in-frame deletions or truncation of the NF2-encoded protein (merlin) were detected in eight cell lines (53%), six of which were confirmed in primary tumor DNAs. In two samples that showed NF2 gene transcript alterations, no genomic DNA mutations were detected, suggesting that aberrant splicing may constitute an additional mechanism for merlin inactivation. These findings implicate NF2 in the oncogenesis of primary MMs and provide evidence that this gene can be involved in the development of tumors other than nervous system neoplasms characteristic of the NF2 disorder. In addition, unlike NF2-related tumors, MM derives from the mesoderm; malignancies of this origin have not previously been associated with frequent alterations of the NF2 gene.

Mortalità e incidenza di tumore in una coorte di lavoratori esposti ad asbesto nel settore della navalmeccanica. Confronti esterni, interni e caso-controllo nested

Obiettivi. Lo scopo di questo studio è di confrontare la mortalità e l’incidenza per tutte le cause, tutti i tumori, tumori specifici e per le cause non neoplastiche, in una coorte dei lavoratori impiegati nel cantiere navale di Monfalcone (GO) tra il 1974 e il 1994, con quella della popolazione generale della regione FVG e d’Italia. L’obiettivo è eseguire tali confronti considerando il livello di esposizione ad amianto, la durata di esposizione (in anni) precedente al 1985, il periodo di prima assunzione, quali principali indicatori di esposizione occupazionale ad asbesto. Obiettivo secondario è quello di contribuire alla conoscenza circa la correlazione tra esposizione ad asbesto e l’incidenza di tumori nelle principali sedi digestive. Metodi. Tramite metodo indiretto sono stati calcolati SIR (periodo 1995-2009) e SMR (periodo 1995-2012) per tumore maligno della pleura, tumore di trachea bronchi e polmone, per tutti i tumori e per malattie non neoplastiche. È stato condotto uno studio caso- controllo nested per la stima degli gli ORs rispettivamente per tumore maligno della pleura e del polmone. Sono stati applicati modelli di Poisson per la stima degli IRRs riguardanti le principali sedi digestive, utilizzando quali variabili esplicative: a) il rischio di esposizione ad asbesto legato alla mansione e b) il numero di anni di esposizione precedenti al 1985. Risultati. Nell’intera coorte (5582 uomini) gli SMR indicavano un eccesso di mortalità per tumore maligno della pleura incrementato rispettivamente di circa 7 volte (SMR= 7,03; IC95% 5,61-8,79) e di poco più di 14 volte (SMR= 14,20; IC95% 11,33-17,75) rispettivamente quando il confronto è stato fatto con la popolazione standard del FVG e dell’Italia. L’aumento della mortalità per tumore maligno della pleura risulta fortemente aumentato in tutte le stratificazioni. Gli SMR per il tumore di trachea, bronchi e polmone sono risultati essere prossimi all'unità quando le analisi sono state eseguite nell’intera coorte, mentre risultano aumentati in modo significativo rispetto alla popolazione generale quando calcolati nei soggetti a rischio medio e assunti presso i cantieri navali di Monfalcone prima del 1974 (SMR= 1,38 95%CI 1,00-1,85) e nei soggetti classificati a rischio medio e assunti nel periodo 1985-1994 (SMR= 4,88 95%CI 1,00-14,25). Analogamente, nell’intera coorte, i SIR per tumore maligno della pleura calcolati nell’intera coorte erano aumentati di oltre 7 volte (SIR= 7,65; IC95% 6,19-9,49), mentre l’incidenza del tumore di trachea bronchi e polmone non vede incrementi rispetto alla popolazione di riferimento. Coloro che hanno avuto una durata di esposizione maggiore di 30 anni prima del 1985 dimostrano un aumento dell’incidenza di tumore di trachea, bronchi e polmone (SIR=1,34 IC95% 1,00-1,77), statisticamente significativo, così come per coloro che son stati classificati a rischio medio di esposizione e assunti precedentemente al 1974 (SIR=1,46 IC95% 1,06-1,95) e per coloro che sono stati classificati ad alto rischio e assunti nel periodo 1985-1994 (SIR=5,68 IC95% 1,17-16,60). Nell’intera coorte si registra un significativo aumento di incidenza di tumore dello stomaco in coloro classificati a alto rischio (SIR= 1,47 IC95% 1,05-2,00), mentre l’incidenza di tumore del pancreas vede un incremento dell’incidenza in coloro classificati a medio rischio di esposizione ad asbesto (SIR= 2,21 IC95% 1,21-3,72). Il sottogruppo le cui informazioni risultavano mancanti mostrano un incremento del SIR, borderline ma non significativo, per tumore del colon-retto (SIR= 1,29 IC95% 0,94-1,73). Emerge un significativo aumento dell’incidenza del tumore dello stomaco in coloro con un periodo di esposizione precedente al 1985 compreso tra 10 e 20 anni (SIR= 1,71 IC95% 1,12-2,49). Anche i SIR per il tumore del pancreas vedono un incremento statisticamente significativo in coloro che hanno una durata di esposizione precedente al 1985 inferiore a 10 anni e maggiore di 30: rispettivamente i SIR sono stati di 2,23 (IC95% 1,07-4,10) e 2,57 (IC95% 1,53-4,07). I risultati relativi ai confronti interni non mostrano significatività statistica. Conclusioni. I risultati indicano che nella coorte degli uomini ex- lavoratori dei cantieri navali di Monfalcone vi era un incremento forte e statisticamente significativo della mortalità e dell’incidenza di tumore maligno della pleura rispetto sia alla popolazione generale del FVG sia a quella dell’Italia. Eccessi di mortalità ed incidenza sono stati rilevati talvolta anche per il tumore di trachea, bronchi e polmone, quando le analisi sono state condotte stratificando la coorte in gruppi omogenei di rischio. Il più elevato eccesso rispetto all’atteso sia della mortalità per tumore maligno della pleura e del tumore del polmone, che dell’incidenza, si osservava nei lavoratori con mansioni a rischio medio, seguito dal gruppo con mansioni a rischio elevato. I Risultati riguardanti l’incidenza dei tumori delle principali sedi digestive ha visto nell’intera coorte un aumento significativo dei SIR per tumore dello stomaco e del pancreas, anche quando condotti per sottogruppi. Tuttavia le stime relative agli outcome diversi dal tumore maligno della pleura e del tumore del polmone devono essere interpretate con cautela. Le associazioni positive riscontrate tramite confronti interni non presentano significatività statistica.

Utilità e limiti della diagnosi di patologie polmonari e pleuriche asbesto-correlate

L’apparato respiratorio rappresenta il bersaglio di numerose sostanze tossiche aerodisperse che rivestono un ruolo chiave nella patogenesi della maggior parte delle patologie polmonari e pleuriche, sia benigne che maligne. Nonostante per alcune di esse siano noti specifici fattori di rischio, le sole attività di prevenzione primaria non sono sufficienti a limitarne la diffusione. Si rende quindi necessario attuare adeguate misure di prevenzione secondaria per la diagnosi di malattie potenzialmente curabili allo stadio iniziale, in modo da aumentare l’efficacia dei trattamenti terapeutici e le possibilità di guarigione. Un approccio non invasivo per lo studio dei meccanismi fisiopatologici alla base delle patologie polmonari e pleuriche potrebbe essere effettuato anche con nuove metodiche (es. naso elettronico), al fine di identificare e validare nuovi biomarcatori per un più specifico approccio diagnostico. Il lavoro scientifico ha riguardato inizialmente l’identificazione di un indicatore o di un gruppo di indicatori dotati di potere diagnostico sufficientemente elevato per poter discriminare precocemente, nell’ambito di soggetti con pregressa esposizone ad asbesto, patologie benigne, sia polmonari che pleuriche, da patologie maligne. Successivamente l’attenzione è stata rivolta alla diagnosi precoce di patologie neoplastiche a carico del solo parenchima polmonare, valutando il potere discriminante di un pattern di composti organici volatili (VOCs, tra cui pentano, 2-metilpentano, esano, etilbenzene, eptanale e trans-2-nonenale) raccolti con metodiche non invasive e dotati di potere diagnostico tale da discriminare patologie benigne da patologie maligne potenzialmente curabili in soggetti ad alto rischio di sviluppare cancro del polmone. Infine abbiamo tentato di ottimizzare i parametri di impostazione e raccolta di un nuovo strumento: il naso elettronico. Su di esso esistono alcuni lavori in letteratura in cui ne vengono descritte le potenzialità in ambito diagnostico per il riconoscimento di specifici pattern suggestivi di patologie polmonari, sia flogistiche (TBC, BPCO) che neoplastiche (mesotelioma, NSCLC). Purtroppo nessuno di questi lavori definisce le condizioni ottimali di utilizzo, i limiti dello strumento e le interferenze di fattori ambientali e soggettivi riguardo al segnale elaborato. Il lavoro si è concentrato soprattutto sull’indagine delle condizioni ottimali di utilizzo e sull’eventuale condizionamento del segnale da parte di determinate variabili ambientali (es. umidità) o individuali (es. fumo, cibo, alcol).