Experimenting Liver Fibrosis Diagnostic by Two Photon Excitation Microscopy and Bag-of-Features Image Classification

The accurate staging of liver fibrosis is of paramount importance to determine the state of disease progression, therapy responses, and to optimize disease treatment strategies. Non-linear optical microscopy techniques such as two-photon excitation fluorescence (TPEF) and second harmonic generation (SHG) can image the endogenous signals of tissue structures and can be used for fibrosis assessment on non-stained tissue samples. While image analysis of collagen in SHG images was consistently addressed until now, cellular and tissue information included in TPEF images, such as inflammatory and hepatic cell damage, equally important as collagen deposition imaged by SHG, remain poorly exploited to date. We address this situation by experimenting liver fibrosis quantification and scoring using a combined approach based on TPEF liver surface imaging on a Thioacetamide-induced rat model and a gradient based Bag-of-Features (BoF) image classification strategy. We report the assessed performance results and discuss the influence of specific BoF parameters to the performance of the fibrosis scoring framework.Romania. Executive Agency for Higher Education, Research, Development and Innovation Funding (research grant PN-II-PT-PCCA-2011-3.2-1162)Rectors' Conference of the Swiss Universities (SCIEX NMS-CH research fellowship nr. 12.135)Singapore. Agency for Science, Technology and Research (R-185-000-182-592)Singapore. Biomedical Research CouncilInstitute of Bioengineering and Nanotechnology (Singapore)Singapore-MIT Alliance (Computational and Systems Biology Flagship Project funding (C-382-641-001-091))Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART BioSyM and Mechanobiology Institute of Singapore (R-714-001-003-271)

3D object retrieval via range image queries in a bag-of-visual-words context

3D object retrieval based on range image queries that represent partial views of real 3D objects is presented. The complete 3D models of the database are described by a set of panoramic views, and a Bag-of-Visual-Words model is built using SIFT features extracted from them. To address the problem of partial matching, we suggest a histogram computation scheme, on the panoramic views, that represents local information by taking into account spatial context. Furthermore, a number of optimization techniques are applied throughout the process for enhancing the retrieval performance. Its superior performance is shown by evaluating it against state-of-the-art methods on standard datasets. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

Retrieval of 3-Dimensional Rigid and Non-Rigid Objects

Η παρούσα διδακτορική διατριβή εστιάζει στο πρόβλημα της ανάκτησης 3Δ αντικειμένων από μεγάλες βάσεις δεδομένων σε σχεδόν πραγματικό χρόνο. Για την αντιμετώπιση του προβλήματος αυτού, η έρευνα επικεντρώνεται σε τρία βασικά υποπροβλήματα του χώρου: (α) κανονικοποίηση θέσης άκαμπτων 3Δ μοντέλων με εφαρμογές στην ανάκτηση 3Δ αντικειμένων, (β) περιγραφή εύκαμπτων 3Δ αντικειμένων και (γ) αναζήτηση από βάσεις δεδομένων 3Δ αντικειμένων βασιζόμενη σε 2Δ εικόνες-ερώτησης. Σχετικά με το πρώτο υποπρόβλημα, την κανονικοποίηση θέσης 3Δ μοντέλων, παρουσιάζονται τρεις νέες μέθοδοι οι οποίες βασίζονται στις εξής αρχές: (α) Τριδιάστατη Ανακλαστική Συμμετρία Αντικειμένου (ROSy) και (β, γ) Διδιάστατη Ανακλαστική Συμμετρία Αντικειμένου υπολογιζόμενη επί Πανοραμικών Προβολών (SymPan και SymPan+). Όσον αφορά το δεύτερο υποπρόβλημα, αναπτύχθηκε μια μέθοδος ανάκτησης εύκαμπτων 3Δ αντικειμένων, η οποία συνδυάζει τις ιδιότητες της σύμμορφης γεωμετρίας και της τοπολογικής πληροφορίας βασιζόμενης σε γράφους, με ενιαίο τρόπο (ConTopo++). Επιπλέον, προτείνεται μια στρατηγική συνταιριασμού συμβολοσειρών, για τη σύγκριση των γράφων που αναπαριστούν 3Δ αντικείμενα. Σχετικά με το τρίτο υποπρόβλημα, παρουσιάζεται μια μέθοδος ανάκτησης 3Δ αντικειμένων, βασιζόμενη σε 2Δ εικόνες-ερώτησης, οι οποίες αντιπροσωπεύουν προβολές πραγματικών 3Δ αντικειμένων. Τα πλήρη 3Δ αντικείμενα της βάσης δεδομένων περιγράφονται από ένα σύνολο πανοραμικών προβολών και ένα μοντέλο Bag-of-Visual-Words δημιουργείται χρησιμοποιώντας τα χαρακτηριστικά SIFT που προέρχονται από αυτά. Οι μεθοδολογίες που αναπτύχθηκαν και περιγράφονται στην παρούσα διατριβή αξιολογούνται όσον αφορά την ακρίβεια ανάκτησης και παρουσιάζονται κάνοντας χρήση ποσοτικών και ποιοτικών μέτρων μέσω μιας εκτεταμένης και συνεκτικής αξιολόγησης σε σχέση με μεθόδους τρέχουσας τεχνολογικής στάθμης επάνω σε τυποποιημένες βάσεις δεδομένων.This dissertation focuses on the problem of 3D object retrieval from large datasets in a near realtime manner. In order to address this task we focus on three major subproblems of the field: (i) pose normalization of rigid 3D models with applications to 3D object retrieval, (ii) non-rigid 3D object description and (iii) search over rigid 3D object datasets based on 2D image queries. Regarding the first of the three subproblems, 3D model pose normalization, three novel pose normalization methods are presented, based on: (i) 3D Reflective Object Symmetry (ROSy) and (ii, iii) 2D Reflective Object Symmetry computed on Panoramic Views (SymPan and SymPan+). Considering the second subproblem, a non-rigid 3D object retrieval methodology, based on the properties of conformal geometry and graph-based topological information (ConTopo++) has been developed. Furthermore, a string matching strategy for the comparison of graphs that describe 3D objects, is proposed. Regarding the third subproblem a 3D object retrieval method, based on 2D range image queries that represent partial views of real 3D objects, is presented. The complete 3D objects of the database are described by a set of panoramic views and a Bag-of-Visual-Words model is built using SIFT features extracted from them. The methodologies developed and described in this dissertation are evaluated in terms of retrieval accuracy and demonstrated using both quantitative and qualitative measures via an extensive consistent evaluation against state-of-the-art methods on standard datasets