Effect of blanching time on selective mineral elements extraction from the spinach substitute (Tetragonia expansa) commonly used in Brazil

The true spinach (Spinacia oleracea) does not grow well in warm climates and for that reason is not commercialized in Brazil. Instead, a spinach substitute (Tetragonia expansa), originally from New Zealand, is widely used in the country. There is scant information on the mineral profile and none on the soluble mineral fraction of this vegetable. The solubility of a mineral is one of the important factors for its absorption. For this reason, the calcium, magnesium, iron, manganese, copper, zinc, potassium, and sodium soluble fractions in the raw spinach substitute were determined and the effect of blanching times on the solubility of these minerals was investigated. Blanching times of 1, 5, and 15 minutes were employed. The magnesium, manganese, potassium, and sodium soluble fractions increased sizably with shorter blanching time. Longer blanching time (15 minutes) caused large losses of minerals. The soluble mineral fractions can contribute poorly to diet in terms of potassium, magnesium, manganese, and zinc. The spinach substitute cannot be considered a dietary source of calcium, iron and copper due to the insolubility of these minerals in the vegetable, possibly caused by the large oxalate content.

Simultaneous extraction of order parameters and orientational distribution fuctions from 31[superscript]P NMR spectra of magnetically partially oriented phospholipid bilayers

Order parameter profiles extracted from the NMR spectra of model membranes are a valuable source of information about their structure and molecular motions. To al1alyze powder spectra the de-Pake-ing (numerical deconvolution) ~echnique can be used, but it assumes a random (spherical) dist.ribution of orientations in the sample. Multilamellar vesicles are known to deform and orient in the strong magnetic fields of NMR magnets, producing non-spherical orientation distributions. A recently developed technique for simultaneously extracting the anisotropies of the system as well as the orientation distributions is applied to the analysis of partially magnetically oriented 31p NMR spectra of phospholipids. A mixture of synthetic lipids, POPE and POPG, is analyzed to measure distortion of multilamellar vesicles in a magnetic field. In the analysis three models describing the shape of the distorted vesicles are examined. Ellipsoids of rotation with a semiaxis ratio of about 1.14 are found to provide a good approximation of the shape of the distorted vesicles. This is in reasonable agreement with published experimental work. All three models yield clearly non-spherical orientational distributions, as well as a precise measure of the anisotropy of the chemical shift. Noise in the experimental data prevented the analysis from concluding which of the three models is the best approximation. A discretization scheme for finding stability in the algorithm is outlined

QUANTIFICATION AND EXTRACTION OF SURFACE FEATURES FROM DIGITAL TERRAIN MODELS

Digital Terrain Models (DTMs) are important in geology and geomorphology, since elevation data contains a lot of information pertaining to geomorphological processes that influence the topography. The first derivative of topography is attitude; the second is curvature. GIS tools were developed for derivation of strike, dip, curvature and curvature orientation from Digital Elevation Models (DEMs). A method for displaying both strike and dip simultaneously as colour-coded visualization (AVA) was implemented. A plug-in for calculating strike and dip via Least Squares Regression was created first using VB.NET. Further research produced a more computationally efficient solution, convolution filtering, which was implemented as Python scripts. These scripts were also used for calculation of curvature and curvature orientation. The application of these tools was demonstrated by performing morphometric studies on datasets from Earth and Mars. The tools show promise, however more work is needed to explore their full potential and possible uses.

Geographical and temporal distribution of human giardiasis in Ontario, Canada

Affiliation: Pascal Michel : Département de pathologie et microbiologie, Faculté de médecine vétérinaire, Université de Montréal

Extraction, purification et caractérisation d’isoformes d’hexokinase du tubercule de pomme de terre (Solanum tuberosum)

L’hexokinase (HK) est la première enzyme du métabolisme des hexoses et catalyse la réaction qui permet aux hexoses d’entrer dans le pool des hexoses phosphates et donc par le fait même la glycolyse. Bien que le glucose soit son principal substrat, cette enzyme peut aussi phosphoryler le mannose et le fructose. Malgré son importance dans le métabolisme primaire, l’HK n’a jamais été purifiée à homogénéité sous forme native. Le but de ce travail était donc de purifier une isoforme d’HK à partir de tubercule de Solanum tuberosum et par la suite de caractériser ses propriétés cinétiques. Bien avant que je commence mon travail, un groupe de recherche avait déjà séparé et partiellement purifié trois isoformes d’HK de S. tuberosum. Un protocole d’extraction était donc disponible, mais l’HK ainsi extraite était peu stable d’où le besoin d’y apporter certaines modifications. En y ajoutant certains inhibiteurs de protéases ainsi qu’en modifiant les concentrations de certains éléments, le tampon d’extraction ainsi modifié a permis d’obtenir un extrait dont l’activité HK était stable pendant au moins 72h après l’extraction, en empêchant la dégradation. À l’aide du tampon d’extraction optimisé et d’une chromatographie sur colonne de butyl sépharose, il a été possible de séparer 4 isoformes d’HKs. Par la suite, une isoforme d’HK (HK1) a été purifiée à l’homogénéité à l’aide de 5 étapes de chromatographie supplémentaires. En plus de caractériser les propriétés cinétiques de cette enzyme, l’analyse de séquençage par MS/MS a permis de l’associer au produit du gène StHK1 de Solanum tuberosum. Avec une activité spécifique de 10.2 U/mg de protéine, il s’agit de l’HK purifiée avec l’activité spécifique la plus élevée jamais rapportée d’un tissu végétal.L’ensemble des informations recueillies lors de la purification de HK1 a ensuite été utilisée pour commencer la purification d’une deuxième isoforme (HK3). Ce travail a permis de donner des lignes directrices pour la purification de cette isoforme et certains résultats préliminaires sur sa caractérisation enzymatique.

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

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

Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines

L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.

Investigating the Impact of Personal, Temporal and Participation Factors on Code Review Quality

La révision du code est un procédé essentiel quelque soit la maturité d'un projet; elle cherche à évaluer la contribution apportée par le code soumis par les développeurs. En principe, la révision du code améliore la qualité des changements de code (patches) avant qu'ils ne soient validés dans le repertoire maître du projet. En pratique, l'exécution de ce procédé n'exclu pas la possibilité que certains bugs passent inaperçus. Dans ce document, nous présentons une étude empirique enquétant la révision du code d'un grand projet open source. Nous investissons les relations entre les inspections des reviewers et les facteurs, sur les plans personnel et temporel, qui pourraient affecter la qualité de telles inspections.Premiérement, nous relatons une étude quantitative dans laquelle nous utilisons l'algorithme SSZ pour détecter les modifications et les changements de code favorisant la création de bogues (bug-inducing changes) que nous avons lié avec l'information contenue dans les révisions de code (code review information) extraites du systéme de traçage des erreurs (issue tracking system). Nous avons découvert que les raisons pour lesquelles les réviseurs manquent certains bogues était corrélées autant à leurs caractéristiques personnelles qu'aux propriétés techniques des corrections en cours de revue. Ensuite, nous relatons une étude qualitative invitant les développeurs de chez Mozilla à nous donner leur opinion concernant les attributs favorables à la bonne formulation d'une révision de code. Les résultats de notre sondage suggèrent que les développeurs considèrent les aspects techniques (taille de la correction, nombre de chunks et de modules) autant que les caractéristiques personnelles (l'expérience et review queue) comme des facteurs influant fortement la qualité des revues de code.

Information Discovery in Distributed Systems-A Novel Concept Based on Modelling of Information Elements

Sharing of information with those in need of it has always been an idealistic goal of networked environments. With the proliferation of computer networks, information is so widely distributed among systems, that it is imperative to have well-organized schemes for retrieval and also discovery. This thesis attempts to investigate the problems associated with such schemes and suggests a software architecture, which is aimed towards achieving a meaningful discovery. Usage of information elements as a modelling base for efficient information discovery in distributed systems is demonstrated with the aid of a novel conceptual entity called infotron.The investigations are focused on distributed systems and their associated problems. The study was directed towards identifying suitable software architecture and incorporating the same in an environment where information growth is phenomenal and a proper mechanism for carrying out information discovery becomes feasible. An empirical study undertaken with the aid of an election database of constituencies distributed geographically, provided the insights required. This is manifested in the Election Counting and Reporting Software (ECRS) System. ECRS system is a software system, which is essentially distributed in nature designed to prepare reports to district administrators about the election counting process and to generate other miscellaneous statutory reports.Most of the distributed systems of the nature of ECRS normally will possess a "fragile architecture" which would make them amenable to collapse, with the occurrence of minor faults. This is resolved with the help of the penta-tier architecture proposed, that contained five different technologies at different tiers of the architecture.The results of experiment conducted and its analysis show that such an architecture would help to maintain different components of the software intact in an impermeable manner from any internal or external faults. The architecture thus evolved needed a mechanism to support information processing and discovery. This necessitated the introduction of the noveI concept of infotrons. Further, when a computing machine has to perform any meaningful extraction of information, it is guided by what is termed an infotron dictionary.The other empirical study was to find out which of the two prominent markup languages namely HTML and XML, is best suited for the incorporation of infotrons. A comparative study of 200 documents in HTML and XML was undertaken. The result was in favor ofXML.The concept of infotron and that of infotron dictionary, which were developed, was applied to implement an Information Discovery System (IDS). IDS is essentially, a system, that starts with the infotron(s) supplied as clue(s), and results in brewing the information required to satisfy the need of the information discoverer by utilizing the documents available at its disposal (as information space). The various components of the system and their interaction follows the penta-tier architectural model and therefore can be considered fault-tolerant. IDS is generic in nature and therefore the characteristics and the specifications were drawn up accordingly. Many subsystems interacted with multiple infotron dictionaries that were maintained in the system.In order to demonstrate the working of the IDS and to discover the information without modification of a typical Library Information System (LIS), an Information Discovery in Library Information System (lDLIS) application was developed. IDLIS is essentially a wrapper for the LIS, which maintains all the databases of the library. The purpose was to demonstrate that the functionality of a legacy system could be enhanced with the augmentation of IDS leading to information discovery service. IDLIS demonstrates IDS in action. IDLIS proves that any legacy system could be augmented with IDS effectively to provide the additional functionality of information discovery service.Possible applications of IDS and scope for further research in the field are covered.

Nutrient Mobility in Chalakudy River,Typified With Riparian Buffer Zone and Its Adjoining Estuary:Spatiotemporal Manifestation

This study was aimed at to characterize the spatio-temporal trends in the distributional characteristics of various species of nitrogen and phosphorus as well as to elucidate the factors and processes aflecting these nutrients in the dissolved, particulate and sedimentary phases of a river estuarine system. The main area of study is Chalakudy river in Kerala, which is a fresh water system originating from Anamalai hills and ending at Arabian Sea. Its basin is between I00 05 ’ to I00 35’ North latitude and 76” 15 ’ to 760 55’ East longitude. Being a riparian bufler zone, the dynamics of nutrient mobility tend to be more complex and variable in this river-estuarine system.The diflerent species of nitrogen estimated from the filtrate were nitrite-N, nitrateN, ammonia-N, urea-N, total nitrogen and residual nitrogen. The diflerent forms of phosphorus estimated from the filtrate were phosphate-P, total-P and residualP. Pre weighed sediments as well as particulate matter were analysed for quantijying nitrite-N, nitrate-N, ammonia-N and urea-N. Total nitrogen was estimated after digestion with potassium persulfate. Fractionation of phosphorus in sediment/particulate matter was performed by applying sequential extraction procedure. The dijferent forms of phosphorus thus estimated were loosely bound (exchangeable) P, Fe/Al bound P, polyphosphates, Ca bound P and refractory P. Sedimental total P was also measured directly by applying digestion method.The analyses carried out in this bimonthly annual survey have revealed specific information on the latent factors influencing the water quality pattern ofthe river. There was dependence among the chemical components of the river sediment and suspended matter, reflecting the water quality. A period of profound environmental change occurred and changes in various species had been noted in association with seasonal variations in the waterway, especially following enhanced river runoff during the monsoon. The results also successfully represented the distribution trend of nutrients during the rainy as well as dry season. Thus, the information gathered in this work will also be beneficial for those interested or involved in river management, conservation, regulation and policy making in regional and national levels.

Analysis of System Signals Based on Cross Recurrence Method for System Dynamics Characterization

Natural systems are inherently non linear. Recurrent behaviours are typical of natural systems. Recurrence is a fundamental property of non linear dynamical systems which can be exploited to characterize the system behaviour effectively. Cross recurrence based analysis of sensor signals from non linear dynamical system is presented in this thesis. The mutual dependency among relatively independent components of a system is referred as coupling. The analysis is done for a mechanically coupled system specifically designed for conducting experiment. Further, cross recurrence method is extended to the actual machining process in a lathe to characterize the chatter during turning. The result is verified by permutation entropy method. Conventional linear methods or models are incapable of capturing the critical and strange behaviours associated with the dynamical process. Hence any effective feature extraction methodologies should invariably gather information thorough nonlinear time series analysis. The sensor signals from the dynamical system normally contain noise and non stationarity. In an effort to get over these two issues to the maximum possible extent, this work adopts the cross recurrence quantification analysis (CRQA) methodology since it is found to be robust against noise and stationarity in the signals. The study reveals that the CRQA is capable of characterizing even weak coupling among system signals. It also divulges the dependence of certain CRQA variables like percent determinism, percent recurrence and entropy to chatter unambiguously. The surrogate data test shows that the results obtained by CRQA are the true properties of the temporal evolution of the dynamics and contain a degree of deterministic structure. The results are verified using permutation entropy (PE) to detect the onset of chatter from the time series. The present study ascertains that this CRP based methodology is capable of recognizing the transition from regular cutting to the chatter cutting irrespective of the machining parameters or work piece material. The results establish this methodology to be feasible for detection of chatter in metal cutting operation in a lathe.

COMBINED FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES AND NAIVE BAYES CLASSIFIER FOR SPEECH RECOGNITION

Speech processing and consequent recognition are important areas of Digital Signal Processing since speech allows people to communicate more natu-rally and efficiently. In this work, a speech recognition system is developed for re-cognizing digits in Malayalam. For recognizing speech, features are to be ex-tracted from speech and hence feature extraction method plays an important role in speech recognition. Here, front end processing for extracting the features is per-formed using two wavelet based methods namely Discrete Wavelet Transforms (DWT) and Wavelet Packet Decomposition (WPD). Naive Bayes classifier is used for classification purpose. After classification using Naive Bayes classifier, DWT produced a recognition accuracy of 83.5% and WPD produced an accuracy of 80.7%. This paper is intended to devise a new feature extraction method which produces improvements in the recognition accuracy. So, a new method called Dis-crete Wavelet Packet Decomposition (DWPD) is introduced which utilizes the hy-brid features of both DWT and WPD. The performance of this new approach is evaluated and it produced an improved recognition accuracy of 86.2% along with Naive Bayes classifier.

Development of Techniques for the Automatic Extraction and Grade Detection of Glioma Tumors from Conventional Brain Magnetic Resonant Images

Cerebral glioma is the most prevalent primary brain tumor, which are classified broadly into low and high grades according to the degree of malignancy. High grade gliomas are highly malignant which possess a poor prognosis, and the patients survive less than eighteen months after diagnosis. Low grade gliomas are slow growing, least malignant and has better response to therapy. To date, histological grading is used as the standard technique for diagnosis, treatment planning and survival prediction. The main objective of this thesis is to propose novel methods for automatic extraction of low and high grade glioma and other brain tissues, grade detection techniques for glioma using conventional magnetic resonance imaging (MRI) modalities and 3D modelling of glioma from segmented tumor slices in order to assess the growth rate of tumors. Two new methods are developed for extracting tumor regions, of which the second method, named as Adaptive Gray level Algebraic set Segmentation Algorithm (AGASA) can also extract white matter and grey matter from T1 FLAIR an T2 weighted images. The methods were validated with manual Ground truth images, which showed promising results. The developed methods were compared with widely used Fuzzy c-means clustering technique and the robustness of the algorithm with respect to noise is also checked for different noise levels. Image texture can provide significant information on the (ab)normality of tissue, and this thesis expands this idea to tumour texture grading and detection. Based on the thresholds of discriminant first order and gray level cooccurrence matrix based second order statistical features three feature sets were formulated and a decision system was developed for grade detection of glioma from conventional T2 weighted MRI modality.The quantitative performance analysis using ROC curve showed 99.03% accuracy for distinguishing between advanced (aggressive) and early stage (non-aggressive) malignant glioma. The developed brain texture analysis techniques can improve the physician’s ability to detect and analyse pathologies leading to a more reliable diagnosis and treatment of disease. The segmented tumors were also used for volumetric modelling of tumors which can provide an idea of the growth rate of tumor; this can be used for assessing response to therapy and patient prognosis.

Intelligent Agent-based Multilingual Information Retrieval System

The goal of this work is to develop an Open Agent Architecture for Multilingual information retrieval from Relational Database. The query for information retrieval can be given in plain Hindi or Malayalam; two prominent regional languages of India. The system supports distributed processing of user requests through collaborating agents. Natural language processing techniques are used for meaning extraction from the plain query and information is given back to the user in his/ her native language. The system architecture is designed in a structured way so that it can be adapted to other regional languages of India

Ontology based Framework for News Extraction in Visual Media

Anticipating the increase in video information in future, archiving of news is an important activity in the visual media industry. When the volume of archives increases, it will be difficult for journalists to find the appropriate content using current search tools. This paper provides the details of the study we conducted about the news extraction systems used in different news channels in Kerala. Semantic web technologies can be used effectively since news archiving share many of the characteristics and problems of WWW. Since visual news archives of different media resources follow different metadata standards, interoperability between the resources is also an issue. World Wide Web Consortium has proposed a draft for an ontology framework for media resource which addresses the intercompatiblity issues. In this paper, the w3c proposed framework and its drawbacks is also discussed