A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

Strategies of psychological terrorism perpetrated by ETA's network : Delimitation and classification

Resumen tomado de la publicaci??n

Classification of sags according to their origin based on the waveform similarity

A statistical method for classification of sags their origin downstream or upstream from the recording point is proposed in this work. The goal is to obtain a statistical model using the sag waveforms useful to characterise one type of sags and to discriminate them from the other type. This model is built on the basis of multi-way principal component analysis an later used to project the available registers in a new space with lower dimension. Thus, a case base of diagnosed sags is built in the projection space. Finally classification is done by comparing new sags against the existing in the case base. Similarity is defined in the projection space using a combination of distances to recover the nearest neighbours to the new sag. Finally the method assigns the origin of the new sag according to the origin of their neighbours

Laser classification (NPL)

Short video on laser classification produced by the National Physical Laboratory

Regarding the classification of a partner or shareholder as a dependant employee

This article analyzes the juridical controversy related to whether a person that providesservices to a company in which is partner, can be qualified or considered as adependent employee of it. In order to accomplish that purpose, the article providesa critical study of the doctrine of the Chilean Department of Labor (Dirección deTrabajo) in contrast to the jurisprudence of the Chilean courts of justice. From there,the author develops criteria that can serve as guidance towards the resolution of disputesof this nature. To this end, an interdisciplinary study is done, which combinesboth the essential elements of the contract of employment, mainly the element ofalienation, with the characteristics of each type of company.

Estudio de caso. “el papel de los refugiados en la implementación de la política de libre circulación de la cedeao: visto desde el flujo de Liberia a Ghana”

Este estudio de caso tiene como objetivo determinar las implicaciones del flujo de población refugiada en la implementación de la política de libre circulación de la CEDEAO; tomando como referente el flujo desde Liberia hacia Ghana generado por la Guerra Civil. Esta investigación defiende que las implicaciones pueden estar relacionadas a las dinámicas que se asocian al movimiento de personas, las cuales pueden ser negativas o positivas, razón por la cual los Estados pueden reaccionar endureciendo las políticas migratorias, la obtención de permisos laborales y de residencia, y el cierre de fronteras o la expulsión de refugiados; con el fin de evitar consecuencias a nivel político, económico o en materia de seguridad. Para comprobar lo anterior se va a realizará un análisis de texto, sobre posiciones nacionales y políticas comunitarias, así como una revisión de estudios y estadísticas relacionados con el tema.

Caracterizacion de nódulos tiroideos: concordancia entre estudio citopatologico y ecografia en la detección de nódulos malignos

: Los métodos imagenológicos para evaluar los nódulos tiroideos han sido motivo de estudio en las últimas décadas, especialmente la ecografía sobresale sobre las otras modalidades diagnósticas por su accesibilidad, portabilidad, y seguridad. A pesar de ello, las características ecográficas de cada nódulo han sido objeto de controversia en cuanto a su potencial detección de malignidad o benignidad. Se presenta un estudio de concordancia entre el estudio citopatológico y la ecografía para la caracterización nódulos tiroideos de naturaleza maligna y benigna, y su análisis de pruebas diagnósticas. Metodología: Se realizó un estudio descriptivo de concordancia con estudio de pruebas diagnósticas anidado. Se escogieron todos los pacientes con nódulos tiroideos a quienes se les realizó ecografía y estudio citopatológico de la lesión y se estudiaron los hallazgos ecográficos para evaluar su potencial diagnóstico para malignidad. Se incluyeron un total de 100 pacientes con nódulos tiroideos potencialmente malignos. La concordancia entre la ecografía en modo B y el estudio citopatológico fue moderada (índice kappa 0.55). La característica con mayor potencial para detectar malignidad fue la presencia de Microcalcificaciones (sensibilidad 75%, especificidad 92%).

Biofilm formation as a novel phenotypic feature of adherent-invasive Escherichia coli (AIEC)

Crohn's disease (CD) is a high morbidity chronic inflammatory disorder of unknown aetiology. Adherent-invasive Escherichia coli (AIEC) has been recently implicated in the origin and perpetuation of CD. Because bacterial biofilms in the gut mucosa are suspected to play a role in CD and biofilm formation is a feature of certain pathogenic E. coli strains, we compared the biofilmformation capacity of 27 AIEC and 38 non-AIEC strains isolated from the intestinal mucosa. Biofilmformation capacity was then contrasted with the AIEC phenotype, the serotype, the phylotype, andthe presence of virulence genes. Results: Specific biofilm formation (SBF) indices were higher amongst AIEC than non-AIEC strains(P = 0.012). In addition, 65.4% of moderate to strong biofilms producers were AIEC, whereas74.4% of weak biofilm producers were non-AIEC (P = 0.002). These data indicate that AIEC strainswere more efficient biofilm producers than non-AIEC strains. Moreover, adhesion (P = 0.009) andinvasion (P = 0.003) indices correlated positively with higher SBF indices. Additionally, motility(100%, P < 0.001), H1 type flagellin (53.8%, P < 0.001), serogroups O83 (19.2%, P = 0.008) and O22(26.9%, P = 0.001), the presence of virulence genes such as sfa/focDE (38.5%, P = 0.003) and ibeA(26.9%, P = 0.017), and B2 phylotype (80.8%, P < 0.001) were frequent characteristics amongstbiofilm producers.Conclusion: The principal contribution of the present work is the finding that biofilm formationcapacity is a novel, complementary pathogenic feature of the recently described AIEC pathovar. Characterization of AIEC specific genetic determinants, and the regulatory pathways, involved in biofilm formation will likely bring new insights into AIEC pathogenesis

Automatic diagnosis of voltage disturbances in power distribution networks

This thesis proposes a framework for identifying the root-cause of a voltage disturbance, as well as, its source location (upstream/downstream) from the monitoring place. The framework works with three-phase voltage and current waveforms collected in radial distribution networks without distributed generation. Real-world and synthetic waveforms are used to test it. The framework involves features that are conceived based on electrical principles, and assuming some hypothesis on the analyzed phenomena. Features considered are based on waveforms and timestamp information. Multivariate analysis of variance and rule induction algorithms are applied to assess the amount of meaningful information explained by each feature, according to the root-cause of the disturbance and its source location. The obtained classification rates show that the proposed framework could be used for automatic diagnosis of voltage disturbances collected in radial distribution networks. Furthermore, the diagnostic results can be subsequently used for supporting power network operation, maintenance and planning.

Image classification for a large number of object categories

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges.