El pensamiento sublime en 3D. Proyecto experimental de Instalación Museográfica Virtual

Entre los años 2005 y 2006, se realizaron en Madrid dos interesantes encuentros internacionales denominados Tecnologías para una Museografía Avanzada, promovidos por el Consejo Internacional de Museos (ICOM), donde representantes de diversas instituciones culturales explicaban las influencias enriquecedoras que han aportado a sus exposiciones los nuevos medios tecnológicos en conjunto con la didáctica y la Museografía Interactiva como elementos mediadores de discurso. Representantes y Directores de instituciones como el Museo de Historia de Valencia (MHV), el Museo Arqueológico Provincial de Alicante (MARQ) o el Museo de la Cultura Bizantina de Grecia por ejemplo, han presentado las propuestas que en este contexto les ha permitido comunicar ideas refrescantes y nuevas estrategias para la compresión de diversos tipos de patrimonios. La premisa expuesta por ellos enfatizaba el pensamiento de que las nuevas tecnologías aunadas a la Museografía Interactiva, constituyen un apoyo didáctico a la hora de transmitir significados provenientes de los objetos patrimoniales para desarrollar y ampliar la comprensión del visitante en relación a los contenidos de las exposiciones. A este respecto, llama la atención la ausencia de museos especializados en Arte ante este tipo de discursos innovadores que suelen provocar en los visitantes soluciones educativas in situ, otorgando nuevos enfoques de las cosas, de la historia, de los objetos y de las generaciones pasadas.

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.

A semi-automatic method for segmentation and 3D modeling of glioma tumors from brain MRI

This work presents an efficient method for volume rendering of glioma tumors from segmented 2D MRI Datasets with user interactive control, by replacing manual segmentation required in the state of art methods. The most common primary brain tumors are gliomas, evolving from the cerebral supportive cells. For clinical follow-up, the evaluation of the pre- operative tumor volume is essential. Tumor portions were automatically segmented from 2D MR images using morphological filtering techniques. These seg- mented tumor slices were propagated and modeled with the software package. The 3D modeled tumor consists of gray level values of the original image with exact tumor boundary. Axial slices of FLAIR and T2 weighted images were used for extracting tumors. Volumetric assessment of tumor volume with manual segmentation of its outlines is a time-consuming proc- ess and is prone to error. These defects are overcome in this method. Authors verified the performance of our method on several sets of MRI scans. The 3D modeling was also done using segmented 2D slices with the help of a medical software package called 3D DOCTOR for verification purposes. The results were validated with the ground truth models by the Radi- ologist.

Synthesis and characterization of 3d-transition metals doped ZnO thin films and nanostructures for possible spintronic applications

The objective of the present study is the formation of single phase Zn1−xTMxO thin films by PLD and increase the solubility limit of TM dopants. The TM doped ZnO nanostructures were also grown by hydrothermal method. The structural and morphological variation of ZnO:TM thin films and nanostructures with TM doping concentration is also investigated. The origin and enhancement of ferromagnetism in single phase Zn1−xTMxO thin films and nanostructures using spectroscopic techniques were also studied. The dependence of ablation parameters on the structural and optical properties of ZnO thin films were studied

Spacelike maximal surfaces in 3D Lorentz-Minkowski space

We investigate spacelike maximal surfaces in 3-dimensional Lorentz-Minkowski space, give an Enneper-Weierstrass representation of such surfaces and classify those with a Lorentzian or Euclidian rotation symmetry.

Fluorescence studies on the 3d-ionization threshold range in krypton

Krypton atoms were excited by photons in the energy range from the threshold for photoionization of the 3d-electrons up to 120 eV. and the fluorescence radiation in the spectral range from 780 to 965 A was observed and analyzed. Cross sections for the population of excited states in KrIII with at least one 4s-hole resulting from an Auger transition as the first decay step and for KrII satellites were determined. The energy dependence of the 3d-ionization cross section in the 3d{_5/2}- and the 3d{_3/2}-threshold range was derived from the experimental data. The cross sections for production of KrII states were found to follow the energy dependence of the 3d-cross sections.

Study of 3d - 4f and 3d - 5f quartet and doublet transitions of doubly excited three-electron ions

We present the first observation of optical transitions between doubly excited doublet states in the term systems N V, 0 VI and F VII. The spectra were produced by foil excitation of fast ion beams. The assignment of the spectral lines was made by comparison with the results of MCDP calculations along the isoelectronic sequence. The same method also led to the identification of two 3d - 4f quartet transitions in Mg X.

Characterization of Novel Fabry Pérot Filter Arrays for Nanospectrometers in Medical Applications

Optische Spektroskopie ist eine sehr wichtige Messtechnik mit einem hohen Potential für zahlreiche Anwendungen in der Industrie und Wissenschaft. Kostengünstige und miniaturisierte Spektrometer z.B. werden besonders für moderne Sensorsysteme “smart personal environments” benötigt, die vor allem in der Energietechnik, Messtechnik, Sicherheitstechnik (safety and security), IT und Medizintechnik verwendet werden. Unter allen miniaturisierten Spektrometern ist eines der attraktivsten Miniaturisierungsverfahren das Fabry Pérot Filter. Bei diesem Verfahren kann die Kombination von einem Fabry Pérot (FP) Filterarray und einem Detektorarray als Mikrospektrometer funktionieren. Jeder Detektor entspricht einem einzelnen Filter, um ein sehr schmales Band von Wellenlängen, die durch das Filter durchgelassen werden, zu detektieren. Ein Array von FP-Filter wird eingesetzt, bei dem jeder Filter eine unterschiedliche spektrale Filterlinie auswählt. Die spektrale Position jedes Bandes der Wellenlänge wird durch die einzelnen Kavitätshöhe des Filters definiert. Die Arrays wurden mit Filtergrößen, die nur durch die Array-Dimension der einzelnen Detektoren begrenzt werden, entwickelt. Allerdings erfordern die bestehenden Fabry Pérot Filter-Mikrospektrometer komplizierte Fertigungsschritte für die Strukturierung der 3D-Filter-Kavitäten mit unterschiedlichen Höhen, die nicht kosteneffizient für eine industrielle Fertigung sind. Um die Kosten bei Aufrechterhaltung der herausragenden Vorteile der FP-Filter-Struktur zu reduzieren, wird eine neue Methode zur Herstellung der miniaturisierten FP-Filtern mittels NanoImprint Technologie entwickelt und präsentiert. In diesem Fall werden die mehreren Kavitäten-Herstellungsschritte durch einen einzigen Schritt ersetzt, die hohe vertikale Auflösung der 3D NanoImprint Technologie verwendet. Seit dem die NanoImprint Technologie verwendet wird, wird das auf FP Filters basierende miniaturisierte Spectrometer nanospectrometer genannt. Ein statischer Nano-Spektrometer besteht aus einem statischen FP-Filterarray auf einem Detektorarray (siehe Abb. 1). Jeder FP-Filter im Array besteht aus dem unteren Distributed Bragg Reflector (DBR), einer Resonanz-Kavität und einen oberen DBR. Der obere und untere DBR sind identisch und bestehen aus periodisch abwechselnden dünnen dielektrischen Schichten von Materialien mit hohem und niedrigem Brechungsindex. Die optischen Schichten jeder dielektrischen Dünnfilmschicht, die in dem DBR enthalten sind, entsprechen einen Viertel der Design-Wellenlänge. Jeder FP-Filter wird einer definierten Fläche des Detektorarrays zugeordnet. Dieser Bereich kann aus einzelnen Detektorelementen oder deren Gruppen enthalten. Daher werden die Seitenkanal-Geometrien der Kavität aufgebaut, die dem Detektor entsprechen. Die seitlichen und vertikalen Dimensionen der Kavität werden genau durch 3D NanoImprint Technologie aufgebaut. Die Kavitäten haben Unterschiede von wenigem Nanometer in der vertikalen Richtung. Die Präzision der Kavität in der vertikalen Richtung ist ein wichtiger Faktor, der die Genauigkeit der spektralen Position und Durchlässigkeit des Filters Transmissionslinie beeinflusst.

Optimierung der laserinduzierten Plasmaspektroskopie an Metallen durch Femtosekunden-Doppelpulse für die Entwicklung eines hochauflösenden 3D-Rasterabbildungsverfahrens

Die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS) ist eine spektrochemische Elementanalyse zur Bestimmung der atomaren Zusammensetzung einer beliebigen Probe. Für die Analyse ist keine spezielle Probenpräparation nötig und kann unter atmosphärischen Bedingungen an Proben in jedem Aggregatzustand durchgeführt werden. Femtosekunden Laserpulse bieten die Vorteile einer präzisen Ablation mit geringem thermischen Schaden sowie einer hohen Reproduzierbarkeit. Damit ist fs-LIPS ein vielversprechendes Werkzeug für die Mikroanalyse technischer Proben, insbesondere zur Untersuchung ihres Ermüdungsverhaltens. Dabei ist interessant, wie sich die initiierten Mikrorisse innerhalb der materialspezifschen Struktur ausbreiten. In der vorliegenden Arbeit sollte daher ein schnelles und einfach zu handhabendes 3D-Rasterabbildungsverfahren zur Untersuchung der Rissausbreitung in TiAl, einer neuen Legierungsklasse, entwickelt werden. Dazu wurde fs-LIPS (30 fs, 785 nm) mit einem modifizierten Mikroskopaufbau (Objektiv: 50x/NA 0.5) kombiniert, welcher eine präzise, automatisierte Probenpositionierung ermöglicht. Spektrochemische Sensitivität und räumliches Auflösungsvermögen wurden in energieabhängigen Einzel- und Multipulsexperimenten untersucht. 10 Laserpulse pro Position mit einer Pulsenergie von je 100 nJ führten in TiAl zum bestmöglichen Kompromiss aus hohem S/N-Verhältnis von 10:1 und kleinen Lochstrukturen mit inneren Durchmessern von 1.4 µm. Die für das Verfahren entscheidende laterale Auflösung, dem minimalen Lochabstand bei konstantem LIPS-Signal, beträgt mit den obigen Parametern 2 µm und ist die bislang höchste bekannte Auflösung einer auf fs-LIPS basierenden Mikro-/Mapping-Analyse im Fernfeld. Fs-LIPS Scans von Teststrukturen sowie Mikrorissen in TiAl demonstrieren eine spektrochemische Sensitivität von 3 %. Scans in Tiefenrichtung erzielen mit denselben Parametern eine axiale Auflösung von 1 µm. Um die spektrochemische Sensitivität von fs-LIPS zu erhöhen und ein besseres Verständnis für die physikalischen Prozesse während der Laserablation zu erhalten, wurde in Pump-Probe-Experimenten untersucht, in wieweit fs-Doppelpulse den laserinduzierten Abtrag sowie die Plasmaemission beeinflussen. Dazu wurden in einem Mach-Zehnder-Interferometer Pulsabstände von 100 fs bis 2 ns realisiert, Gesamtenergie und Intensitätsverhältnis beider Pulse variiert sowie der Einfluss der Materialparameter untersucht. Sowohl das LIPS-Signal als auch die Lochstrukturen zeigen eine Abhängigkeit von der Verzögerungszeit. Diese wurden in vier verschiedene Regimes eingeteilt und den physikalischen Prozessen während der Laserablation zugeordnet: Die Thermalisierung des Elektronensystems für Pulsabstände unter 1 ps, Schmelzprozesse zwischen 1 und 10 ps, der Beginn des Abtrags nach mehreren 10 ps und die Expansion der Plasmawolke nach über 100 ps. Dabei wird das LIPS-Signal effizient verstärkt und bei 800 ps maximal. Die Lochdurchmesser ändern sich als Funktion des Pulsabstands wenig im Vergleich zur Tiefe. Die gesamte Abtragsrate variiert um maximal 50 %, während sich das LIPS-Signal vervielfacht: Für Ti und TiAl typischerweise um das Dreifache, für Al um das 10-fache. Die gemessenen Transienten zeigen eine hohe Reproduzierbarkeit, jedoch kaum eine Energie- bzw. materialspezifische Abhängigkeit. Mit diesen Ergebnissen wurde eine gezielte Optimierung der DP-LIPS-Parameter an Al durchgeführt: Bei einem Pulsabstand von 800 ps und einer Gesamtenergie von 65 nJ (vierfach über der Ablationsschwelle) wurde eine 40-fache Signalerhöhung bei geringerem Rauschen erzielt. Die Lochdurchmesser vergrößerten sich dabei um 44 % auf (650±150) nm, die Lochtiefe um das Doppelte auf (100±15) nm. Damit war es möglich, die spektrochemische Sensitivität von fs-LIPS zu erhöhen und gleichzeitig die hohe räumliche Auflösung aufrecht zu erhalten.

Accuracy of outcome anticipation, but not gaze behavior, differs against left- and right-handed penalties in team-handball goalkeeping

Low perceptual familiarity with relatively rarer left-handed as opposed to more common right-handed individuals may result in athletes' poorer ability to anticipate the former's action intentions. Part of such left-right asymmetry in visual anticipation could be due to an inefficient gaze strategy during confrontation with left-handed individuals. To exemplify, observers may not mirror their gaze when viewing left- vs. right-handed actions but preferentially fixate on an opponent's right body side, irrespective of an opponent's handedness, owing to the predominant exposure to right-handed actions. So far empirical verification of such assumption, however, is lacking. Here we report on an experiment where team-handball goalkeepers' and non-goalkeepers' gaze behavior was recorded while they predicted throw direction of left- and right-handed 7-m penalties shown as videos on a computer monitor. As expected, goalkeepers were considerably more accurate than non-goalkeepers and prediction was better against right- than left-handed penalties. However, there was no indication of differences in gaze measures (i.e., number of fixations, overall and final fixation duration, time-course of horizontal or vertical fixation deviation) as a function of skill group or the penalty-takers' handedness. Findings suggest that inferior anticipation of left-handed compared to right-handed individuals' action intentions may not be associated with misalignment in gaze behavior. Rather, albeit looking similarly, accuracy differences could be due to observers' differential ability of picking up and interpreting the visual information provided by left- vs. right-handed movements.

Region-Based Feature Interpretation for Recognizing 3D Models in 2D Images

In model-based vision, there are a huge number of possible ways to match model features to image features. In addition to model shape constraints, there are important match-independent constraints that can efficiently reduce the search without the combinatorics of matching. I demonstrate two specific modules in the context of a complete recognition system, Reggie. The first is a region-based grouping mechanism to find groups of image features that are likely to come from a single object. The second is an interpretive matching scheme to make explicit hypotheses about occlusion and instabilities in the image features.

Geometry and Photometry in 3D Visual Recognition

The report addresses the problem of visual recognition under two sources of variability: geometric and photometric. The geometric deals with the relation between 3D objects and their views under orthographic and perspective projection. The photometric deals with the relation between 3D matte objects and their images under changing illumination conditions. Taken together, an alignment-based method is presented for recognizing objects viewed from arbitrary viewing positions and illuminated by arbitrary settings of light sources.

2D-3D Rigid-Body Registration of X-Ray Fluoroscopy and CT Images

The registration of pre-operative volumetric datasets to intra- operative two-dimensional images provides an improved way of verifying patient position and medical instrument loca- tion. In applications from orthopedics to neurosurgery, it has a great value in maintaining up-to-date information about changes due to intervention. We propose a mutual information- based registration algorithm to establish the proper align- ment. For optimization purposes, we compare the perfor- mance of the non-gradient Powell method and two slightly di erent versions of a stochastic gradient ascent strategy: one using a sparsely sampled histogramming approach and the other Parzen windowing to carry out probability density approximation. Our main contribution lies in adopting the stochastic ap- proximation scheme successfully applied in 3D-3D registra- tion problems to the 2D-3D scenario, which obviates the need for the generation of full DRRs at each iteration of pose op- timization. This facilitates a considerable savings in compu- tation expense. We also introduce a new probability density estimator for image intensities via sparse histogramming, de- rive gradient estimates for the density measures required by the maximization procedure and introduce the framework for a multiresolution strategy to the problem. Registration results are presented on uoroscopy and CT datasets of a plastic pelvis and a real skull, and on a high-resolution CT- derived simulated dataset of a real skull, a plastic skull, a plastic pelvis and a plastic lumbar spine segment.

Stereo-Based Head Pose Tracking Using Iterative Closest Point and Normal Flow Constraint

In this text, we present two stereo-based head tracking techniques along with a fast 3D model acquisition system. The first tracking technique is a robust implementation of stereo-based head tracking designed for interactive environments with uncontrolled lighting. We integrate fast face detection and drift reduction algorithms with a gradient-based stereo rigid motion tracking technique. Our system can automatically segment and track a user's head under large rotation and illumination variations. Precision and usability of this approach are compared with previous tracking methods for cursor control and target selection in both desktop and interactive room environments. The second tracking technique is designed to improve the robustness of head pose tracking for fast movements. Our iterative hybrid tracker combines constraints from the ICP (Iterative Closest Point) algorithm and normal flow constraint. This new technique is more precise for small movements and noisy depth than ICP alone, and more robust for large movements than the normal flow constraint alone. We present experiments which test the accuracy of our approach on sequences of real and synthetic stereo images. The 3D model acquisition system we present quickly aligns intensity and depth images, and reconstructs a textured 3D mesh. 3D views are registered with shape alignment based on our iterative hybrid tracker. We reconstruct the 3D model using a new Cubic Ray Projection merging algorithm which takes advantage of a novel data structure: the linked voxel space. We present experiments to test the accuracy of our approach on 3D face modelling using real-time stereo images.

A Statistical Image-Based Shape Model for Visual Hull Reconstruction and 3D Structure Inference

We present a statistical image-based shape + structure model for Bayesian visual hull reconstruction and 3D structure inference. The 3D shape of a class of objects is represented by sets of contours from silhouette views simultaneously observed from multiple calibrated cameras. Bayesian reconstructions of new shapes are then estimated using a prior density constructed with a mixture model and probabilistic principal components analysis. We show how the use of a class-specific prior in a visual hull reconstruction can reduce the effect of segmentation errors from the silhouette extraction process. The proposed method is applied to a data set of pedestrian images, and improvements in the approximate 3D models under various noise conditions are shown. We further augment the shape model to incorporate structural features of interest; unknown structural parameters for a novel set of contours are then inferred via the Bayesian reconstruction process. Model matching and parameter inference are done entirely in the image domain and require no explicit 3D construction. Our shape model enables accurate estimation of structure despite segmentation errors or missing views in the input silhouettes, and works even with only a single input view. Using a data set of thousands of pedestrian images generated from a synthetic model, we can accurately infer the 3D locations of 19 joints on the body based on observed silhouette contours from real images.