MDCT Arthrography of the Hip: Value of the Adaptive Statistical Iterative Reconstruction Technique and Potential for Radiation Dose Reduction

Au cours des deux dernières décennies, la technique d'imagerie arthro-scanner a bénéficié de nombreux progrès technologiques et représente aujourd'hui une excellente alternative à l'imagerie par résonance magnétique (IRM) et / ou arthro-IRM dans l'évaluation des pathologies de la hanche. Cependant, elle reste limitée par l'exposition aux rayonnements ionisants importante. Les techniques de reconstruction itérative (IR) ont récemment été mis en oeuvre avec succès en imagerie ; la littérature montre que l'utilisation ces dernières contribue à réduire la dose d'environ 40 à 55%, comparativement aux protocoles courants utilisant la rétroprojection filtrée (FBP), en scanner de rachis. A notre connaissance, l'utilisation de techniques IR en arthro-scanner de hanche n'a pas été évaluée jusqu'à présent. Le but de notre étude était d'évaluer l'impact de la technique ASIR (GE Healthcare) sur la qualité de l'image objective et subjective en arthro-scanner de hanche, et d'évaluer son potentiel en terme de réduction de dose. Pour cela, trente sept patients examinés par arthro-scanner de hanche ont été randomisés en trois groupes : dose standard (CTDIvol = 38,4 mGy) et deux groupes de dose réduite (CTDIvol = 24,6 ou 15,4 mGy). Les images ont été reconstruites en rétroprojection filtrée (FBP) puis en appliquant différents pourcentages croissants d'ASIR (30, 50, 70 et 90%). Le bruit et le rapport contraste sur bruit (CNR) ont été mesurés. Deux radiologues spécialisés en imagerie musculo-squelettique ont évalué de manière indépendante la qualité de l'image au niveau de plusieurs structures anatomiques en utilisant une échelle de quatre grades. Ils ont également évalué les lésions labrales et du cartilage articulaire. Les résultats révèlent que le bruit augmente (p = 0,0009) et le CNR diminue (p = 0,001) de manière significative lorsque la dose diminue. A l'inverse, le bruit diminue (p = 0,0001) et le contraste sur bruit augmente (p < 0,003) de manière significative lorsque le pourcentage d'ASIR augmente ; on trouve également une augmentation significative des scores de la qualité de l'image pour le labrum, le cartilage, l'os sous-chondral, la qualité de l'image globale (au delà de ASIR 50%), ainsi que le bruit (p < 0,04), et une réduction significative pour l'os trabuculaire et les muscles (p < 0,03). Indépendamment du niveau de dose, il n'y a pas de différence significative pour la détection et la caractérisation des lésions labrales (n=24, p = 1) et des lésions cartilagineuses (n=40, p > 0,89) en fonction du pourcentage d'ASIR. Notre travail a permis de montrer que l'utilisation de plus de 50% d'ASIR permet de reduire de manière significative la dose d'irradiation reçue par le patient lors d'un arthro-scanner de hanche tout en maintenant une qualité d'image diagnostique comparable par rapport à un protocole de dose standard utilisant la rétroprojection filtrée.

Overcoming the rare species modelling paradox: test of a novel hierarchical framework with an Iberian endemic plant

Rare species have restricted geographic ranges, habitat specialization, and/or small population sizes. Datasets on rare species distribution usually have few observations, limited spatial accuracy and lack of valid absences; conversely they provide comprehensive views of species distributions allowing to realistically capture most of their realized environmental niche. Rare species are the most in need of predictive distribution modelling but also the most difficult to model. We refer to this contrast as the "rare species modelling paradox" and propose as a solution developing modelling approaches that deal with a sufficiently large set of predictors, ensuring that statistical models aren't overfitted. Our novel approach fulfils this condition by fitting a large number of bivariate models and averaging them with a weighted ensemble approach. We further propose that this ensemble forecasting is conducted within a hierarchic multi-scale framework. We present two ensemble models for a test species, one at regional and one at local scale, each based on the combination of 630 models. In both cases, we obtained excellent spatial projections, unusual when modelling rare species. Model results highlight, from a statistically sound approach, the effects of multiple drivers in a same modelling framework and at two distinct scales. From this added information, regional models can support accurate forecasts of range dynamics under climate change scenarios, whereas local models allow the assessment of isolated or synergistic impacts of changes in multiple predictors. This novel framework provides a baseline for adaptive conservation, management and monitoring of rare species at distinct spatial and temporal scales.

Statistical evidences of cyclic changes in volcanic gas chemistry composition by inverse modelling

The identification of compositional changes in fumarolic gases of active and quiescent volcanoes is one of the mostimportant targets in monitoring programs. From a general point of view, many systematic (often cyclic) and randomprocesses control the chemistry of gas discharges, making difficult to produce a convincing mathematical-statisticalmodelling.Changes in the chemical composition of volcanic gases sampled at Vulcano Island (Aeolian Arc, Sicily, Italy) fromeight different fumaroles located in the northern sector of the summit crater (La Fossa) have been analysed byconsidering their dependence from time in the period 2000-2007. Each intermediate chemical composition has beenconsidered as potentially derived from the contribution of the two temporal extremes represented by the 2000 and 2007samples, respectively, by using inverse modelling methodologies for compositional data. Data pertaining to fumarolesF5 and F27, located on the rim and in the inner part of La Fossa crater, respectively, have been used to achieve theproposed aim. The statistical approach has allowed us to highlight the presence of random and not random fluctuations,features useful to understand how the volcanic system works, opening new perspectives in sampling strategies and inthe evaluation of the natural risk related to a quiescent volcano

Species distributions and interactions in a changing world : from understanding to forecasting

Les écosystèmes fournissent de nombreuses ressources et services écologiques qui sont utiles à la population humaine. La biodiversité est une composante essentielle des écosystèmes et maintient de nombreux services. Afin d'assurer la permanence des services écosystémiques, des mesures doivent être prises pour conserver la biodiversité. Dans ce but, l'acquisition d'informations détaillées sur la distribution de la biodiversité dans l'espace est essentielle. Les modèles de distribution d'espèces (SDMs) sont des modèles empiriques qui mettent en lien des observations de terrain (présences ou absences d'une espèce) avec des descripteurs de l'environnement, selon des courbes de réponses statistiques qui décrive la niche réalisée des espèces. Ces modèles fournissent des projections spatiales indiquant les lieux les plus favorables pour les espèces considérées. Le principal objectif de cette thèse est de fournir des projections plus réalistes de la distribution des espèces et des communautés en montagne pour le climat présent et futur en considérant non-seulement des variables abiotiques mais aussi biotiques. Les régions de montagne et l'écosystème alpin sont très sensibles aux changements globaux et en même temps assurent de nombreux services écosystémiques. Cette thèse est séparée en trois parties : (i) fournir une meilleure compréhension du rôle des interactions biotiques dans la distribution des espèces et l'assemblage des communautés en montagne (ouest des Alpes Suisses), (ii) permettre le développement d'une nouvelle approche pour modéliser la distribution spatiale de la biodiversité, (iii) fournir des projections plus réalistes de la distribution future des espèces ainsi que de la composition des communautés. En me focalisant sur les papillons, bourdons et plantes vasculaires, j'ai détecté des interactions biotiques importantes qui lient les espèces entre elles. J'ai également identifié la signature du filtre de l'environnement sur les communautés en haute altitude confirmant l'utilité des SDMs pour reproduire ce type de processus. A partir de ces études, j'ai contribué à l'amélioration méthodologique des SDMs dans le but de prédire les communautés en incluant les interactions biotiques et également les processus non-déterministes par une approche probabiliste. Cette approche permet de prédire non-seulement la distribution d'espèces individuelles, mais également celle de communautés dans leur entier en empilant les projections (S-SDMs). Finalement, j'ai utilisé cet outil pour prédire la distribution d'espèces et de communautés dans le passé et le futur. En particulier, j'ai modélisé la migration post-glaciaire de Trollius europaeus qui est à l'origine de la structure génétique intra-spécifique chez cette espèce et évalué les risques de perte face au changement climatique. Finalement, j'ai simulé la distribution des communautés de bourdons pour le 21e siècle afin d'évaluer les changements probables dans ce groupe important de pollinisateurs. La diversité fonctionnelle des bourdons va être altérée par la perte d'espèces spécialistes de haute altitude et ceci va influencer la pollinisation des plantes en haute altitude. - Ecosystems provide a multitude of resources and ecological services, which are useful to human. Biodiversity is an essential component of those ecosystems and guarantee many services. To assure the permanence of ecosystem services for future generation, measure should be applied to conserve biodiversity. For this purpose, the acquisition of detailed information on how biodiversity implicated in ecosystem function is distributed in space is essential. Species distribution models (SDMs) are empirical models relating field observations to environmental predictors based on statistically-derived response surfaces that fit the realized niche. These models result in spatial predictions indicating locations of the most suitable environment for the species and may potentially be applied to predict composition of communities and their functional properties. The main objective of this thesis was to provide more accurate projections of species and communities distribution under current and future climate in mountains by considering not solely abiotic but also biotic drivers of species distribution. Mountain areas and alpine ecosystems are considered as particularly sensitive to global changes and are also sources of essential ecosystem services. This thesis had three main goals: (i) a better ecological understanding of biotic interactions and how they shape the distribution of species and communities, (ii) the development of a novel approach to the spatial modeling of biodiversity, that can account for biotic interactions, and (iii) ecologically more realistic projections of future species distributions, of future composition and structure of communities. Focusing on butterfly and bumblebees in interaction with the vegetation, I detected important biotic interactions for species distribution and community composition of both plant and insects along environmental gradients. I identified the signature of environmental filtering processes at high elevation confirming the suitability of SDMs for reproducing patterns of filtering. Using those case-studies, I improved SDMs by incorporating biotic interaction and accounting for non-deterministic processes and uncertainty using a probabilistic based approach. I used improved modeling to forecast the distribution of species through the past and future climate changes. SDMs hindcasting allowed a better understanding of the spatial range dynamic of Trollius europaeus in Europe at the origin of the species intra-specific genetic diversity and identified the risk of loss of this genetic diversity caused by climate change. By simulating the future distribution of all bumblebee species in the western Swiss Alps under nine climate change scenarios for the 21st century, I found that the functional diversity of this pollinator guild will be largely affected by climate change through the loss of high elevation specialists. In turn, this will have important consequences on alpine plant pollination.

Statistical similarity between the compression of a porous material and earthquakes

It has been long stated that there are profound analogies between fracture experiments and earthquakes; however, few works attempt a complete characterization of the parallelisms between these so separate phenomena. We study the Acoustic Emission events produced during the compression of Vycor (SiO&sub&2&/sub&). The Gutenberg-Richter law, the modified Omori's law, and the law of aftershock productivity hold for a minimum of 5 decades, are independent of the compression rate, and keep stationary for all the duration of the experiments. The waiting-time distribution fulfills a unified scaling law with a power-law exponent close to 2.45 for long times, which is explained in terms of the temporal variations of the activity rate.

Assessment of statistical iterative reconstructions to optimize CT examination protocols for children and young adults

La tomodensitométrie (CT) est une technique d'imagerie dont l'intérêt n'a cessé de croître depuis son apparition dans le début des années 70. Dans le domaine médical, son utilisation est incontournable à tel point que ce système d'imagerie pourrait être amené à devenir victime de son succès si son impact au niveau de l'exposition de la population ne fait pas l'objet d'une attention particulière. Bien évidemment, l'augmentation du nombre d'examens CT a permis d'améliorer la prise en charge des patients ou a rendu certaines procédures moins invasives. Toutefois, pour assurer que le compromis risque - bénéfice soit toujours en faveur du patient, il est nécessaire d'éviter de délivrer des doses non utiles au diagnostic.¦Si cette action est importante chez l'adulte elle doit être une priorité lorsque les examens se font chez l'enfant, en particulier lorsque l'on suit des pathologies qui nécessitent plusieurs examens CT au cours de la vie du patient. En effet, les enfants et jeunes adultes sont plus radiosensibles. De plus, leur espérance de vie étant supérieure à celle de l'adulte, ils présentent un risque accru de développer un cancer radio-induit dont la phase de latence peut être supérieure à vingt ans. Partant du principe que chaque examen radiologique est justifié, il devient dès lors nécessaire d'optimiser les protocoles d'acquisitions pour s'assurer que le patient ne soit pas irradié inutilement. L'avancée technologique au niveau du CT est très rapide et depuis 2009, de nouvelles techniques de reconstructions d'images, dites itératives, ont été introduites afin de réduire la dose et améliorer la qualité d'image.¦Le présent travail a pour objectif de déterminer le potentiel des reconstructions itératives statistiques pour réduire au minimum les doses délivrées lors d'examens CT chez l'enfant et le jeune adulte tout en conservant une qualité d'image permettant le diagnostic, ceci afin de proposer des protocoles optimisés.¦L'optimisation d'un protocole d'examen CT nécessite de pouvoir évaluer la dose délivrée et la qualité d'image utile au diagnostic. Alors que la dose est estimée au moyen d'indices CT (CTDIV0| et DLP), ce travail a la particularité d'utiliser deux approches radicalement différentes pour évaluer la qualité d'image. La première approche dite « physique », se base sur le calcul de métriques physiques (SD, MTF, NPS, etc.) mesurées dans des conditions bien définies, le plus souvent sur fantômes. Bien que cette démarche soit limitée car elle n'intègre pas la perception des radiologues, elle permet de caractériser de manière rapide et simple certaines propriétés d'une image. La seconde approche, dite « clinique », est basée sur l'évaluation de structures anatomiques (critères diagnostiques) présentes sur les images de patients. Des radiologues, impliqués dans l'étape d'évaluation, doivent qualifier la qualité des structures d'un point de vue diagnostique en utilisant une échelle de notation simple. Cette approche, lourde à mettre en place, a l'avantage d'être proche du travail du radiologue et peut être considérée comme méthode de référence.¦Parmi les principaux résultats de ce travail, il a été montré que les algorithmes itératifs statistiques étudiés en clinique (ASIR?, VEO?) ont un important potentiel pour réduire la dose au CT (jusqu'à-90%). Cependant, par leur fonctionnement, ils modifient l'apparence de l'image en entraînant un changement de texture qui pourrait affecter la qualité du diagnostic. En comparant les résultats fournis par les approches « clinique » et « physique », il a été montré que ce changement de texture se traduit par une modification du spectre fréquentiel du bruit dont l'analyse permet d'anticiper ou d'éviter une perte diagnostique. Ce travail montre également que l'intégration de ces nouvelles techniques de reconstruction en clinique ne peut se faire de manière simple sur la base de protocoles utilisant des reconstructions classiques. Les conclusions de ce travail ainsi que les outils développés pourront également guider de futures études dans le domaine de la qualité d'image, comme par exemple, l'analyse de textures ou la modélisation d'observateurs pour le CT.¦-¦Computed tomography (CT) is an imaging technique in which interest has been growing since it first began to be used in the early 1970s. In the clinical environment, this imaging system has emerged as the gold standard modality because of its high sensitivity in producing accurate diagnostic images. However, even if a direct benefit to patient healthcare is attributed to CT, the dramatic increase of the number of CT examinations performed has raised concerns about the potential negative effects of ionizing radiation on the population. To insure a benefit - risk that works in favor of a patient, it is important to balance image quality and dose in order to avoid unnecessary patient exposure.¦If this balance is important for adults, it should be an absolute priority for children undergoing CT examinations, especially for patients suffering from diseases requiring several follow-up examinations over the patient's lifetime. Indeed, children and young adults are more sensitive to ionizing radiation and have an extended life span in comparison to adults. For this population, the risk of developing cancer, whose latency period exceeds 20 years, is significantly higher than for adults. Assuming that each patient examination is justified, it then becomes a priority to optimize CT acquisition protocols in order to minimize the delivered dose to the patient. Over the past few years, CT advances have been developing at a rapid pace. Since 2009, new iterative image reconstruction techniques, called statistical iterative reconstructions, have been introduced in order to decrease patient exposure and improve image quality.¦The goal of the present work was to determine the potential of statistical iterative reconstructions to reduce dose as much as possible without compromising image quality and maintain diagnosis of children and young adult examinations.¦The optimization step requires the evaluation of the delivered dose and image quality useful to perform diagnosis. While the dose is estimated using CT indices (CTDIV0| and DLP), the particularity of this research was to use two radically different approaches to evaluate image quality. The first approach, called the "physical approach", computed physical metrics (SD, MTF, NPS, etc.) measured on phantoms in well-known conditions. Although this technique has some limitations because it does not take radiologist perspective into account, it enables the physical characterization of image properties in a simple and timely way. The second approach, called the "clinical approach", was based on the evaluation of anatomical structures (diagnostic criteria) present on patient images. Radiologists, involved in the assessment step, were asked to score image quality of structures for diagnostic purposes using a simple rating scale. This approach is relatively complicated to implement and also time-consuming. Nevertheless, it has the advantage of being very close to the practice of radiologists and is considered as a reference method.¦Primarily, this work revealed that the statistical iterative reconstructions studied in clinic (ASIR? and VECO have a strong potential to reduce CT dose (up to -90%). However, by their mechanisms, they lead to a modification of the image appearance with a change in image texture which may then effect the quality of the diagnosis. By comparing the results of the "clinical" and "physical" approach, it was showed that a change in texture is related to a modification of the noise spectrum bandwidth. The NPS analysis makes possible to anticipate or avoid a decrease in image quality. This project demonstrated that integrating these new statistical iterative reconstruction techniques can be complex and cannot be made on the basis of protocols using conventional reconstructions. The conclusions of this work and the image quality tools developed will be able to guide future studies in the field of image quality as texture analysis or model observers dedicated to CT.

Implementing statistical learning methods through Bayesian networks (Part 2): bayesian evaluations for results of black toner analyses in forensic document examination

This paper presents and discusses the use of Bayesian procedures - introduced through the use of Bayesian networks in Part I of this series of papers - for 'learning' probabilities from data. The discussion will relate to a set of real data on characteristics of black toners commonly used in printing and copying devices. Particular attention is drawn to the incorporation of the proposed procedures as an integral part in probabilistic inference schemes (notably in the form of Bayesian networks) that are intended to address uncertainties related to particular propositions of interest (e.g., whether or not a sample originates from a particular source). The conceptual tenets of the proposed methodologies are presented along with aspects of their practical implementation using currently available Bayesian network software.

Adaptively weighted maximum likelihood estimation of discrete distributions

SummaryDiscrete data arise in various research fields, typically when the observations are count data.I propose a robust and efficient parametric procedure for estimation of discrete distributions. The estimation is done in two phases. First, a very robust, but possibly inefficient, estimate of the model parameters is computed and used to indentify outliers. Then the outliers are either removed from the sample or given low weights, and a weighted maximum likelihood estimate (WML) is computed.The weights are determined via an adaptive process such that if the data follow the model, then asymptotically no observation is downweighted.I prove that the final estimator inherits the breakdown point of the initial one, and that its influence function at the model is the same as the influence function of the maximum likelihood estimator, which strongly suggests that it is asymptotically fully efficient.The initial estimator is a minimum disparity estimator (MDE). MDEs can be shown to have full asymptotic efficiency, and some MDEs have very high breakdown points and very low bias under contamination. Several initial estimators are considered, and the performances of the WMLs based on each of them are studied.It results that in a great variety of situations the WML substantially improves the initial estimator, both in terms of finite sample mean square error and in terms of bias under contamination. Besides, the performances of the WML are rather stable under a change of the MDE even if the MDEs have very different behaviors.Two examples of application of the WML to real data are considered. In both of them, the necessity for a robust estimator is clear: the maximum likelihood estimator is badly corrupted by the presence of a few outliers.This procedure is particularly natural in the discrete distribution setting, but could be extended to the continuous case, for which a possible procedure is sketched.RésuméLes données discrètes sont présentes dans différents domaines de recherche, en particulier lorsque les observations sont des comptages.Je propose une méthode paramétrique robuste et efficace pour l'estimation de distributions discrètes. L'estimation est faite en deux phases. Tout d'abord, un estimateur très robuste des paramètres du modèle est calculé, et utilisé pour la détection des données aberrantes (outliers). Cet estimateur n'est pas nécessairement efficace. Ensuite, soit les outliers sont retirés de l'échantillon, soit des faibles poids leur sont attribués, et un estimateur du maximum de vraisemblance pondéré (WML) est calculé.Les poids sont déterminés via un processus adaptif, tel qu'asymptotiquement, si les données suivent le modèle, aucune observation n'est dépondérée.Je prouve que le point de rupture de l'estimateur final est au moins aussi élevé que celui de l'estimateur initial, et que sa fonction d'influence au modèle est la même que celle du maximum de vraisemblance, ce qui suggère que cet estimateur est pleinement efficace asymptotiquement.L'estimateur initial est un estimateur de disparité minimale (MDE). Les MDE sont asymptotiquement pleinement efficaces, et certains d'entre eux ont un point de rupture très élevé et un très faible biais sous contamination. J'étudie les performances du WML basé sur différents MDEs.Le résultat est que dans une grande variété de situations le WML améliore largement les performances de l'estimateur initial, autant en terme du carré moyen de l'erreur que du biais sous contamination. De plus, les performances du WML restent assez stables lorsqu'on change l'estimateur initial, même si les différents MDEs ont des comportements très différents.Je considère deux exemples d'application du WML à des données réelles, où la nécessité d'un estimateur robuste est manifeste : l'estimateur du maximum de vraisemblance est fortement corrompu par la présence de quelques outliers.La méthode proposée est particulièrement naturelle dans le cadre des distributions discrètes, mais pourrait être étendue au cas continu.

A-1 Monthly Public Assistance Statistical Report Family Investment Program, December 2003

Monthly Public Assistance Statistical Report Family Investment Program

E-1 Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections, Iowa Department of Corrections, February 2001

Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections

E-1 Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections, Iowa Department of Corrections, May 2001

Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections

E-1 Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections, Iowa Department of Corrections, April 2001

Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections

E-1 Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections, Iowa Department of Corrections, May 2001

Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections

E-1 Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections, Iowa Department of Corrections, June 2001

Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections

E-1 Monthly Statistical Movement Summary for Entire Iowa Department of Corrections, Iowa Department of Corrections, July 2001

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