A musculoskeletal shoulder model based on pseudo-inverse and null-space optimization.

The goal of the present work was assess the feasibility of using a pseudo-inverse and null-space optimization approach in the modeling of the shoulder biomechanics. The method was applied to a simplified musculoskeletal shoulder model. The mechanical system consisted in the arm, and the external forces were the arm weight, 6 scapulo-humeral muscles and the reaction at the glenohumeral joint, which was considered as a spherical joint. The muscle wrapping was considered around the humeral head assumed spherical. The dynamical equations were solved in a Lagrangian approach. The mathematical redundancy of the mechanical system was solved in two steps: a pseudo-inverse optimization to minimize the square of the muscle stress and a null-space optimization to restrict the muscle force to physiological limits. Several movements were simulated. The mathematical and numerical aspects of the constrained redundancy problem were efficiently solved by the proposed method. The prediction of muscle moment arms was consistent with cadaveric measurements and the joint reaction force was consistent with in vivo measurements. This preliminary work demonstrated that the developed algorithm has a great potential for more complex musculoskeletal modeling of the shoulder joint. In particular it could be further applied to a non-spherical joint model, allowing for the natural translation of the humeral head in the glenoid fossa.

Histogram filtering as a tool in variational Monte Carlo optimization

Optimization of wave functions in quantum Monte Carlo is a difficult task because the statistical uncertainty inherent to the technique makes the absolute determination of the global minimum difficult. To optimize these wave functions we generate a large number of possible minima using many independently generated Monte Carlo ensembles and perform a conjugate gradient optimization. Then we construct histograms of the resulting nominally optimal parameter sets and "filter" them to identify which parameter sets "go together" to generate a local minimum. We follow with correlated-sampling verification runs to find the global minimum. We illustrate this technique for variance and variational energy optimization for a variety of wave functions for small systellls. For such optimized wave functions we calculate the variational energy and variance as well as various non-differential properties. The optimizations are either on par with or superior to determinations in the literature. Furthermore, we show that this technique is sufficiently robust that for molecules one may determine the optimal geometry at tIle same time as one optimizes the variational energy.

Optimization of the valence energy variance of the CuH molecule

We developed the concept of split-'t to deal with the large molecules (in terms of the number of electrons and nuclear charge Z). This naturally leads to partitioning the local energy into components due to each electron shell. The minimization of the variation of the valence shell local energy is used to optimize a simple two parameter CuH wave function. Molecular properties (spectroscopic constants and the dipole moment) are calculated for the optimized and nearly optimized wave functions using the Variational Quantum Monte Carlo method. Our best results are comparable to those from the single and double configuration interaction (SDCI) method.

Optimization of trial wave functions for use in quantum Monte Carlo with application to LiH

Methods for both partial and full optimization of wavefunction parameters are explored, and these are applied to the LiH molecule. A partial optimization can be easily performed with little difficulty. But to perform a full optimization we must avoid a wrong minimum, and deal with linear-dependency, time step-dependency and ensemble-dependency problems. Five basis sets are examined. The optimized wavefunction with a 3-function set gives a variational energy of -7.998 + 0.005 a.u., which is comparable to that (-7.990 + 0.003) 1 of Reynold's unoptimized \fin ( a double-~ set of eight functions). The optimized wavefunction with a double~ plus 3dz2 set gives ari energy of -8.052 + 0.003 a.u., which is comparable with the fixed-node energy (-8.059 + 0.004)1 of the \fin. The optimized double-~ function itself gives an energy of -8.049 + 0.002 a.u. Each number above was obtained on a Bourrghs 7900 mainframe computer with 14 -15 hrs CPU time.

Particle swarm optimization for two-connected networks with bounded rings

The Two-Connected Network with Bounded Ring (2CNBR) problem is a network design problem addressing the connection of servers to create a survivable network with limited redirections in the event of failures. Particle Swarm Optimization (PSO) is a stochastic population-based optimization technique modeled on the social behaviour of flocking birds or schooling fish. This thesis applies PSO to the 2CNBR problem. As PSO is originally designed to handle a continuous solution space, modification of the algorithm was necessary in order to adapt it for such a highly constrained discrete combinatorial optimization problem. Presented are an indirect transcription scheme for applying PSO to such discrete optimization problems and an oscillating mechanism for averting stagnation.

Bio-inspired optimization & sampling technique for side-chain packing in MCCE

The prediction of proteins' conformation helps to understand their exhibited functions, allows for modeling and allows for the possible synthesis of the studied protein. Our research is focused on a sub-problem of protein folding known as side-chain packing. Its computational complexity has been proven to be NP-Hard. The motivation behind our study is to offer the scientific community a means to obtain faster conformation approximations for small to large proteins over currently available methods. As the size of proteins increases, current techniques become unusable due to the exponential nature of the problem. We investigated the capabilities of a hybrid genetic algorithm / simulated annealing technique to predict the low-energy conformational states of various sized proteins and to generate statistical distributions of the studied proteins' molecular ensemble for pKa predictions. Our algorithm produced errors to experimental results within .acceptable margins and offered considerable speed up depending on the protein and on the rotameric states' resolution used.

(A) Optimization of solid body phase synthesis of RNA using the Cpep chemistry. (B) Synthesis of BODIPY labeled oligonucleotides

(A) Solid phase synthesis of oligonucleotides are well documented and are extensively studied as the demands continue to rise with the development of antisense, anti-gene, RNA interference, and aptamers. Although synthesis of RNA sequences faces many challenges, most notably the choice of the 2' -hydroxy protecting group, modified 2' -O-Cpep protected ribonucleotides were synthesized as alternitive building blocks. Altering phosphitylation procedures to incorporate 3' -N,N-diethyl phosphoramidites enhanced the overall reactivity, thus, increased the coupling efficiency without loss of integrety. Furthermore, technical optimizations of solid phase synthesis cycles were carried out to allow for successful synthesis of a homo UIO sequences with a stepwise coupling efficiency reaching 99% and a final yield of 91 %. (B) Over the past few decades, dipyrrometheneboron difluoride (BODIPY) has gained recognition as one of the most versatile fluorophores. Currently, BODIPY labeling of oligonucleotides are carried out post-synthetically and to date, there lacks a method that allows for direct incorporation of BODIPY into oligonucleotides during solid phase synthesis. Therefore, synthesis of BODIPY derived phosphoramidites will provide an alternative method in obtaining fluorescently labelled oligonucleotides. A method for the synthesis and incorporation of the BODIPY analogues into oligonucleotides by phosphoramidite chemistry-based solid phase DNA synthesis is reported here. Using this approach, BODIPY-labeled TlO homopolymer and ISIS 5132 were successfully synthesized.

Generating Aesthetically Pleasing Images in a Virtual Environment using Particle Swarm Optimization

This research focuses on generating aesthetically pleasing images in virtual environments using the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The PSO is a stochastic population based search algorithm that is inspired by the flocking behavior of birds. In this research, we implement swarms of cameras flying through a virtual world in search of an image that is aesthetically pleasing. Virtual world exploration using particle swarm optimization is considered to be a new research area and is of interest to both the scientific and artistic communities. Aesthetic rules such as rule of thirds, subject matter, colour similarity and horizon line are all analyzed together as a multi-objective problem to analyze and solve with rendered images. A new multi-objective PSO algorithm, the sum of ranks PSO, is introduced. It is empirically compared to other single-objective and multi-objective swarm algorithms. An advantage of the sum of ranks PSO is that it is useful for solving high-dimensional problems within the context of this research. Throughout many experiments, we show that our approach is capable of automatically producing images satisfying a variety of supplied aesthetic criteria.

Characterizing Dynamic Optimization Benchmarks for the Comparison of Multi-Modal Tracking Algorithms

Population-based metaheuristics, such as particle swarm optimization (PSO), have been employed to solve many real-world optimization problems. Although it is of- ten sufficient to find a single solution to these problems, there does exist those cases where identifying multiple, diverse solutions can be beneficial or even required. Some of these problems are further complicated by a change in their objective function over time. This type of optimization is referred to as dynamic, multi-modal optimization. Algorithms which exploit multiple optima in a search space are identified as niching algorithms. Although numerous dynamic, niching algorithms have been developed, their performance is often measured solely on their ability to find a single, global optimum. Furthermore, the comparisons often use synthetic benchmarks whose landscape characteristics are generally limited and unknown. This thesis provides a landscape analysis of the dynamic benchmark functions commonly developed for multi-modal optimization. The benchmark analysis results reveal that the mechanisms responsible for dynamism in the current dynamic bench- marks do not significantly affect landscape features, thus suggesting a lack of representation for problems whose landscape features vary over time. This analysis is used in a comparison of current niching algorithms to identify the effects that specific landscape features have on niching performance. Two performance metrics are proposed to measure both the scalability and accuracy of the niching algorithms. The algorithm comparison results demonstrate the algorithms best suited for a variety of dynamic environments. This comparison also examines each of the algorithms in terms of their niching behaviours and analyzing the range and trade-off between scalability and accuracy when tuning the algorithms respective parameters. These results contribute to the understanding of current niching techniques as well as the problem features that ultimately dictate their success.

A Scalability Study and New Algorithms for Large-Scale Many-Objective Optimization

Many real-world optimization problems contain multiple (often conflicting) goals to be optimized concurrently, commonly referred to as multi-objective problems (MOPs). Over the past few decades, a plethora of multi-objective algorithms have been proposed, often tested on MOPs possessing two or three objectives. Unfortunately, when tasked with solving MOPs with four or more objectives, referred to as many-objective problems (MaOPs), a large majority of optimizers experience significant performance degradation. The downfall of these optimizers is that simultaneously maintaining a well-spread set of solutions along with appropriate selection pressure to converge becomes difficult as the number of objectives increase. This difficulty is further compounded for large-scale MaOPs, i.e., MaOPs possessing large amounts of decision variables. In this thesis, we explore the challenges of many-objective optimization and propose three new promising algorithms designed to efficiently solve MaOPs. Experimental results demonstrate the proposed optimizers to perform very well, often outperforming state-of-the-art many-objective algorithms.

Optimization of p-cycle protection schemes in optical networks

La survie des réseaux est un domaine d'étude technique très intéressant ainsi qu'une préoccupation critique dans la conception des réseaux. Compte tenu du fait que de plus en plus de données sont transportées à travers des réseaux de communication, une simple panne peut interrompre des millions d'utilisateurs et engendrer des millions de dollars de pertes de revenu. Les techniques de protection des réseaux consistent à fournir une capacité supplémentaire dans un réseau et à réacheminer les flux automatiquement autour de la panne en utilisant cette disponibilité de capacité. Cette thèse porte sur la conception de réseaux optiques intégrant des techniques de survie qui utilisent des schémas de protection basés sur les p-cycles. Plus précisément, les p-cycles de protection par chemin sont exploités dans le contexte de pannes sur les liens. Notre étude se concentre sur la mise en place de structures de protection par p-cycles, et ce, en supposant que les chemins d'opération pour l'ensemble des requêtes sont définis a priori. La majorité des travaux existants utilisent des heuristiques ou des méthodes de résolution ayant de la difficulté à résoudre des instances de grande taille. L'objectif de cette thèse est double. D'une part, nous proposons des modèles et des méthodes de résolution capables d'aborder des problèmes de plus grande taille que ceux déjà présentés dans la littérature. D'autre part, grâce aux nouveaux algorithmes, nous sommes en mesure de produire des solutions optimales ou quasi-optimales. Pour ce faire, nous nous appuyons sur la technique de génération de colonnes, celle-ci étant adéquate pour résoudre des problèmes de programmation linéaire de grande taille. Dans ce projet, la génération de colonnes est utilisée comme une façon intelligente d'énumérer implicitement des cycles prometteurs. Nous proposons d'abord des formulations pour le problème maître et le problème auxiliaire ainsi qu'un premier algorithme de génération de colonnes pour la conception de réseaux protegées par des p-cycles de la protection par chemin. L'algorithme obtient de meilleures solutions, dans un temps raisonnable, que celles obtenues par les méthodes existantes. Par la suite, une formulation plus compacte est proposée pour le problème auxiliaire. De plus, nous présentons une nouvelle méthode de décomposition hiérarchique qui apporte une grande amélioration de l'efficacité globale de l'algorithme. En ce qui concerne les solutions en nombres entiers, nous proposons deux méthodes heurisiques qui arrivent à trouver des bonnes solutions. Nous nous attardons aussi à une comparaison systématique entre les p-cycles et les schémas classiques de protection partagée. Nous effectuons donc une comparaison précise en utilisant des formulations unifiées et basées sur la génération de colonnes pour obtenir des résultats de bonne qualité. Par la suite, nous évaluons empiriquement les versions orientée et non-orientée des p-cycles pour la protection par lien ainsi que pour la protection par chemin, dans des scénarios de trafic asymétrique. Nous montrons quel est le coût de protection additionnel engendré lorsque des systèmes bidirectionnels sont employés dans de tels scénarios. Finalement, nous étudions une formulation de génération de colonnes pour la conception de réseaux avec des p-cycles en présence d'exigences de disponibilité et nous obtenons des premières bornes inférieures pour ce problème.

Optimization and validation of a new 3D-US imaging robot to detect, localize and quantify lower limb arterial stenoses

L’athérosclérose est une maladie qui cause, par l’accumulation de plaques lipidiques, le durcissement de la paroi des artères et le rétrécissement de la lumière. Ces lésions sont généralement localisées sur les segments artériels coronariens, carotidiens, aortiques, rénaux, digestifs et périphériques. En ce qui concerne l’atteinte périphérique, celle des membres inférieurs est particulièrement fréquente. En effet, la sévérité de ces lésions artérielles est souvent évaluée par le degré d’une sténose (réduction >50 % du diamètre de la lumière) en angiographie, imagerie par résonnance magnétique (IRM), tomodensitométrie ou échographie. Cependant, pour planifier une intervention chirurgicale, une représentation géométrique artérielle 3D est notamment préférable. Les méthodes d’imagerie par coupe (IRM et tomodensitométrie) sont très performantes pour générer une imagerie tridimensionnelle de bonne qualité mais leurs utilisations sont dispendieuses et invasives pour les patients. L’échographie 3D peut constituer une avenue très prometteuse en imagerie pour la localisation et la quantification des sténoses. Cette modalité d’imagerie offre des avantages distincts tels la commodité, des coûts peu élevés pour un diagnostic non invasif (sans irradiation ni agent de contraste néphrotoxique) et aussi l’option d’analyse en Doppler pour quantifier le flux sanguin. Étant donné que les robots médicaux ont déjà été utilisés avec succès en chirurgie et en orthopédie, notre équipe a conçu un nouveau système robotique d’échographie 3D pour détecter et quantifier les sténoses des membres inférieurs. Avec cette nouvelle technologie, un radiologue fait l’apprentissage manuel au robot d’un balayage échographique du vaisseau concerné. Par la suite, le robot répète à très haute précision la trajectoire apprise, contrôle simultanément le processus d’acquisition d’images échographiques à un pas d’échantillonnage constant et conserve de façon sécuritaire la force appliquée par la sonde sur la peau du patient. Par conséquent, la reconstruction d’une géométrie artérielle 3D des membres inférieurs à partir de ce système pourrait permettre une localisation et une quantification des sténoses à très grande fiabilité. L’objectif de ce projet de recherche consistait donc à valider et optimiser ce système robotisé d’imagerie échographique 3D. La fiabilité d’une géométrie reconstruite en 3D à partir d’un système référentiel robotique dépend beaucoup de la précision du positionnement et de la procédure de calibration. De ce fait, la précision pour le positionnement du bras robotique fut évaluée à travers son espace de travail avec un fantôme spécialement conçu pour simuler la configuration des artères des membres inférieurs (article 1 - chapitre 3). De plus, un fantôme de fils croisés en forme de Z a été conçu pour assurer une calibration précise du système robotique (article 2 - chapitre 4). Ces méthodes optimales ont été utilisées pour valider le système pour l’application clinique et trouver la transformation qui convertit les coordonnées de l’image échographique 2D dans le référentiel cartésien du bras robotisé. À partir de ces résultats, tout objet balayé par le système robotique peut être caractérisé pour une reconstruction 3D adéquate. Des fantômes vasculaires compatibles avec plusieurs modalités d’imagerie ont été utilisés pour simuler différentes représentations artérielles des membres inférieurs (article 2 - chapitre 4, article 3 - chapitre 5). La validation des géométries reconstruites a été effectuée à l`aide d`analyses comparatives. La précision pour localiser et quantifier les sténoses avec ce système robotisé d’imagerie échographique 3D a aussi été déterminée. Ces évaluations ont été réalisées in vivo pour percevoir le potentiel de l’utilisation d’un tel système en clinique (article 3- chapitre 5).

C.A.M.E.L.E.O. : a cultural adaptation methodology for E-learning environment optimization

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Optimization Studies to Improve MSC-based Cardiac Cell Therapy : Cytokine Preconditioning and Nanoparticle Coupling

Contexte: La cardiopathie ischémique (IHD) reste une cause majeure de mortalité en Amérique du Nord. La thérapie cellulaire cardiaque (CCT) a émergé comme une thérapie prometteuse pour aider à guérir certaines malades cardiaques. Parmi les cellulaires avec propriétés pluripotentes, les cellules stromales mésenchymateuses (MSC) sont prometteuses. Cependant, plusieurs questions demeurent non résolues et certaines défis empêchent l'application clinique de la CCT se dans l'IHD, tels que le faible taux de rétention cellulaire in situ, le suivi des cellules in vivo post-implantation et post-acheminements et l`apoptose. Ici, le traitement préliminaire des MSC avec des facteurs de croissance et leur couplage avec des nanoparticules (NP) seront étudiés comme des méthodes pour optimiser MSC. Méthodes: Des MSCs provenant du rat (rMSC) et du cochon (pMSC) ont été isolés à partir de moelle osseuse. Les rMSC ont été préconditionnées avec SDF-1a, TSG-6 et PDGF-BB, et ensuite soumises à une hypoxie, une privation de sérum et a un stress oxydatif. Des études de cicatrisation ont également été effectués avec rMSCs préconditionnées. En parallèle, de nouvelles NP ferromagnétiques liées aux silicones ont été synthétisées. Les NPs ont été couplées aux pMSCs suivant leur fonctionnalisation avec l`anticorps, CD44, un antigène de surface du MSC bien connu. Par la suite, les études de biocompatibilité ont été réalisées sur pMSC-NP et en incluant des tests des processus cellulaires tels que la migration, l'adhésion, la prolifération et les propriétés de la différenciation. Résultats: Parmi toutes les cytokines testées, PDGF-BB a démontré la plus grande capacité à améliorer la survie de MSC dans des conditions d'hypoxie, de privation de sérum et en reponse au stress oxydatif. La conjugaison de NP a atténué la migration et la prolifération des pMSCs, mais n`a pas changé leur capacité de différenciation. Enfin, la complexe du MSC-NP est détectable par IRM. Conclusion: Nos données suggèrent que de nouvelles stratégies, telles que traitement préliminaire de PDGF-BB et le couplage des nanoparticules ferromagnétiques, peuvent être considérés comme des avenues prometteuse pour optimiser les MSCs pour la CCT.