Approche par la distribution des pertes pour le risque opérationnel: un modèle bayésien de mélange de distribution avec fusion des données internes et externes pour la sévérité des pertes.

Rapport de recherche

SCaFoS: a tool for Selection, Concatenation and Fusion of Sequences for phylogenomics

Affiliation: Département de Biochimie, Université de Montréal

Caractérisation cytogénétique et clinique des gènes de fusion impliquant MLL dans les leucémies

Le gène MLL (Mixed-Lineage Leukemia), un homologue du gène trithorax de la Drosophile, localisé à la bande chromosomique 11q23, est fréquemment réarrangé dans plusieurs types de leucémies, essentiellement suite à des translocations chromosomiques. Dans les différentes translocations chromosomiques, la partie N-terminale de MLL est fusionnée avec les séquences d’un gène partenaire. Malgré le grand nombre de partenaires de fusion rapportés, peu de fusions MLL ont été bien caractérisées sur le plan moléculaire. De plus, l’impact pronostique de plusieurs fusions moins fréquentes n’est pas bien établi. L’objectif de mon projet est de caractériser plusieurs translocations MLL qui ont été détectées dans 39 spécimens leucémiques collectés par la Banque de cellules leucémiques du Québec (www.bclq.gouv.qc.ca), et d’établir une corrélation entre les résultats de la cytogénétique et différents paramètres biologiques et cliniques des leucémies respectives. L’identification des gènes partenaires de fusion (GPF) dans notre série (30 échantillons étudiés), a révélé la fusion de MLL à un gène partenaire très récurrent dans 26 leucémies: MLLT3(AF9), AFF1(AF4), MLLT4(AF6), MLLT1(ENL), ELL; à un GPF modérément commun dans 1 leucémie : MLLT6(AF17); et à un partenaire rare de MLL dans 3 leucémies : GAS7 et AF15/CASC5 (2 cas). Nous avons poursuivi notre travail avec la caractérisation des points de cassure de deux fusions, soit MLL-ELL associée à un syndrome myéloprolifératif (une association rare), et MLL-GAS7 (une fusion rare de MLL), associée à une leucémie aiguë myéloïde. L’analyse des transcrits de fusion par RT-PCR et séquençage a révélé respectivement la fusion de l’exon 9 de MLL à l’exon 2 de ELL et des exons 7 ou 8 de MLL (deux transcrits) à l’exon 2 de GAS7. Ce travail permettra d’effectuer des études fonctionnelles et des projets de recherche translationnelle en utilisant ces spécimens de leucémies avec différents réarrangements de MLL, bien caractérisés sur le plan clinique et moléculaire.

Étude du potentiel de découverte du boson de Higgs produit via la fusion de bosons vectoriels qq -> qqH -> qq[tauon]⁺[tauon]⁻ par le détecteur ATLAS au LHC

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Le rôle de l’avocat dans les transactions d’acquisition et fusion d’entreprises

Les développements technologiques et la mondialisation ont permis aux gens d’avoir accès à l’information plus facilement et rapidement que jamais, provoquant ainsi des changements importants dans le milieu juridique qui doit s’adapter à la nouvelle clientèle sophistiquée et exigeante. Dans ce travail, nous nous penchons sur certains aspects devant être considérés par les avocats modernes assistant leur clientèle dans le cadre des transactions d’acquisition et de fusion.

Détection de mouvement par modèle biologique de fusion de donnée inspiré de la rétine humaine

Ce mémoire s'intéresse à la détection de mouvement dans une séquence d'images acquises à l'aide d'une caméra fixe. Dans ce problème, la difficulté vient du fait que les mouvements récurrents ou non significatifs de la scène tels que les oscillations d'une branche, l'ombre d'un objet ou les remous d'une surface d'eau doivent être ignorés et classés comme appartenant aux régions statiques de la scène. La plupart des méthodes de détection de mouvement utilisées à ce jour reposent en fait sur le principe bas-niveau de la modélisation puis la soustraction de l'arrière-plan. Ces méthodes sont simples et rapides mais aussi limitées dans les cas où l'arrière-plan est complexe ou bruité (neige, pluie, ombres, etc.). Cette recherche consiste à proposer une technique d'amélioration de ces algorithmes dont l'idée principale est d'exploiter et mimer deux caractéristiques essentielles du système de vision humain. Pour assurer une vision nette de l’objet (qu’il soit fixe ou mobile) puis l'analyser et l'identifier, l'œil ne parcourt pas la scène de façon continue, mais opère par une série de ``balayages'' ou de saccades autour (des points caractéristiques) de l'objet en question. Pour chaque fixation pendant laquelle l'œil reste relativement immobile, l'image est projetée au niveau de la rétine puis interprétée en coordonnées log polaires dont le centre est l'endroit fixé par l'oeil. Les traitements bas-niveau de détection de mouvement doivent donc s'opérer sur cette image transformée qui est centrée pour un point (de vue) particulier de la scène. L'étape suivante (intégration trans-saccadique du Système Visuel Humain (SVH)) consiste ensuite à combiner ces détections de mouvement obtenues pour les différents centres de cette transformée pour fusionner les différentes interprétations visuelles obtenues selon ses différents points de vue.

Multimodal image fusion of anatomical structures for diagnosis, therapy planning and assistance

This paper provides an overview of work done in recent years by our research group to fuse multimodal images of the trunk of patients with Adolescent Idiopathic Scoliosis (AIS) treated at Sainte-Justine University Hospital Center (CHU). We first describe our surface acquisition system and introduce a set of clinical measurements (indices) based on the trunk's external shape, to quantify its degree of asymmetry. We then describe our 3D reconstruction system of the spine and rib cage from biplanar radiographs and present our methodology for multimodal fusion of MRI, X-ray and external surface images of the trunk We finally present a physical model of the human trunk including bone and soft tissue for the simulation of the surgical outcome on the external trunk shape in AIS.