Teimitsudo pariti kensa fugo o mochiita basto shoshitsu teiseiho ni kansuru kenkyu

制度:新 ; 報告番号:乙2707号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2008/12/11 ; 早大学位記番号:新489

Device-Independent Quantum Key Distribution

Cryptographic key exchange protocols traditionally rely on computational conjectures such as the hardness of prime factorisation to provide security against eavesdropping attacks. Remarkably, quantum key distribution protocols like the one proposed by Bennett and Brassard provide information-theoretic security against such attacks, a much stronger form of security unreachable by classical means. However, quantum protocols realised so far are subject to a new class of attacks exploiting implementation defects in the physical devices involved, as demonstrated in numerous ingenious experiments. Following the pioneering work of Ekert proposing the use of entanglement to bound an adversary's information from Bell's theorem, we present here the experimental realisation of a complete quantum key distribution protocol immune to these vulnerabilities. We achieve this by combining theoretical developments on finite-statistics analysis, error correction, and privacy amplification, with an event-ready scheme enabling the rapid generation of high-fidelity entanglement between two trapped-ion qubits connected by an optical fibre link. The secrecy of our key is guaranteed device-independently: it is based on the validity of quantum theory, and certified by measurement statistics observed during the experiment. Our result shows that provably secure cryptography with real-world devices is possible, and paves the way for further quantum information applications based on the device-independence principle.Comment: 5+1 pages in main text and methods with 4 figures and 1 table; 37 pages of supplementary materia

Synthetic steganography: Methods for generating and detecting covert channels in generated media

Issues of privacy in communication are becoming increasingly important. For many people and businesses, the use of strong cryptographic protocols is sufficient to protect their communications. However, the overt use of strong cryptography may be prohibited or individual entities may be prohibited from communicating directly. In these cases, a secure alternative to the overt use of strong cryptography is required. One promising alternative is to hide the use of cryptography by transforming ciphertext into innocuous-seeming messages to be transmitted in the clear. ^ In this dissertation, we consider the problem of synthetic steganography: generating and detecting covert channels in generated media. We start by demonstrating how to generate synthetic time series data that not only mimic an authentic source of the data, but also hide data at any of several different locations in the reversible generation process. We then design a steganographic context-sensitive tiling system capable of hiding secret data in a variety of procedurally-generated multimedia objects. Next, we show how to securely hide data in the structure of a Huffman tree without affecting the length of the codes. Next, we present a method for hiding data in Sudoku puzzles, both in the solved board and the clue configuration. Finally, we present a general framework for exploiting steganographic capacity in structured interactions like online multiplayer games, network protocols, auctions, and negotiations. Recognizing that structured interactions represent a vast field of novel media for steganography, we also design and implement an open-source extensible software testbed for analyzing steganographic interactions and use it to measure the steganographic capacity of several classic games. ^ We analyze the steganographic capacity and security of each method that we present and show that existing steganalysis techniques cannot accurately detect the usage of the covert channels. We develop targeted steganalysis techniques which improve detection accuracy and then use the insights gained from those methods to improve the security of the steganographic systems. We find that secure synthetic steganography, and accurate steganalysis thereof, depends on having access to an accurate model of the cover media

Translational Selection Is Ubiquitous in Prokaryotes

Codon usage bias in prokaryotic genomes is largely a consequence of background substitution patterns in DNA, but highly expressed genes may show a preference towards codons that enable more efficient and/or accurate translation. We introduce a novel approach based on supervised machine learning that detects effects of translational selection on genes, while controlling for local variation in nucleotide substitution patterns represented as sequence composition of intergenic DNA. A cornerstone of our method is a Random Forest classifier that outperformed previous distance measure-based approaches, such as the codon adaptation index, in the task of discerning the (highly expressed) ribosomal protein genes by their codon frequencies. Unlike previous reports, we show evidence that translational selection in prokaryotes is practically universal: in 460 of 461 examined microbial genomes, we find that a subset of genes shows a higher codon usage similarity to the ribosomal proteins than would be expected from the local sequence composition. These genes constitute a substantial part of the genome—between 5% and 33%, depending on genome size—while also exhibiting higher experimentally measured mRNA abundances and tending toward codons that match tRNA anticodons by canonical base pairing. Certain gene functional categories are generally enriched with, or depleted of codon-optimized genes, the trends of enrichment/depletion being conserved between Archaea and Bacteria. Prominent exceptions from these trends might indicate genes with alternative physiological roles; we speculate on specific examples related to detoxication of oxygen radicals and ammonia and to possible misannotations of asparaginyl–tRNA synthetases. Since the presence of codon optimizations on genes is a valid proxy for expression levels in fully sequenced genomes, we provide an example of an “adaptome” by highlighting gene functions with expression levels elevated specifically in thermophilic Bacteria and Archaea

Multimedia

The nowadays ubiquitous and effortless digital data capture and processing capabilities offered by the majority of devices, lead to an unprecedented penetration of multimedia content in our everyday life. To make the most of this phenomenon, the rapidly increasing volume and usage of digitised content requires constant re-evaluation and adaptation of multimedia methodologies, in order to meet the relentless change of requirements from both the user and system perspectives. Advances in Multimedia provides readers with an overview of the ever-growing field of multimedia by bringing together various research studies and surveys from different subfields that point out such important aspects. Some of the main topics that this book deals with include: multimedia management in peer-to-peer structures & wireless networks, security characteristics in multimedia, semantic gap bridging for multimedia content and novel multimedia applications

EXplainable Artificial Intelligence: enabling AI in neurosciences and beyond

The adoption of AI models in medicine and neurosciences has the potential to play a significant role not only in bringing scientific advancements but also in clinical decision-making. However, concerns mounts due to the eventual biases AI could have which could result in far-reaching consequences particularly in a critical field like biomedicine. It is challenging to achieve usable intelligence because not only it is fundamental to learn from prior data, extract knowledge and guarantee generalization capabilities, but also to disentangle the underlying explanatory factors in order to deeply understand the variables leading to the final decisions. There hence has been a call for approaches to open the AI `black box' to increase trust and reliability on the decision-making capabilities of AI algorithms. Such approaches are commonly referred to as XAI and are starting to be applied in medical fields even if not yet fully exploited. With this thesis we aim at contributing to enabling the use of AI in medicine and neurosciences by taking two fundamental steps: (i) practically pervade AI models with XAI (ii) Strongly validate XAI models. The first step was achieved on one hand by focusing on XAI taxonomy and proposing some guidelines specific for the AI and XAI applications in the neuroscience domain. On the other hand, we faced concrete issues proposing XAI solutions to decode the brain modulations in neurodegeneration relying on the morphological, microstructural and functional changes occurring at different disease stages as well as their connections with the genotype substrate. The second step was as well achieved by firstly defining four attributes related to XAI validation, namely stability, consistency, understandability and plausibility. Each attribute refers to a different aspect of XAI ranging from the assessment of explanations stability across different XAI methods, or highly collinear inputs, to the alignment of the obtained explanations with the state-of-the-art literature. We then proposed different validation techniques aiming at practically fulfilling such requirements. With this thesis, we contributed to the advancement of the research into XAI aiming at increasing awareness and critical use of AI methods opening the way to real-life applications enabling the development of personalized medicine and treatment by taking a data-driven and objective approach to healthcare

Advances in Condition Monitoring, Optimization and Control for Complex Industrial Processes

The book documents 25 papers collected from the Special Issue “Advances in Condition Monitoring, Optimization and Control for Complex Industrial Processes”, highlighting recent research trends in complex industrial processes. The book aims to stimulate the research field and be of benefit to readers from both academic institutes and industrial sectors

Prostate cancer biochemical recurrence prediction using bpMRI radiomics, clinical and histopathological data

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021O cancro da próstata é a segunda doença oncológica mais frequente nos homens, sendo frequentemente tratado com remoção cirúrgica total do órgão, denominada prostatectomia radical. Apesar dos avanços no diagnóstico e da evolução das terapias cirúrgicas, 20–35% dos candidatos a prostatectomia radical com intuito curativo sofrem de recidiva bioquímica, uma condição que representa o insucesso do tratamento inicial e também o primeiro sinal de progressão da doença. Em particular, dois terços dos casos de recidiva bioquímica ocorrem dentro de um período de dois anos. Ocorrendo cedo, este estado implica uma maior agressividade biológica da doença e um pior prognóstico, uma vez que pode dever-se `a presença de doença oculta, localmente avançada ou metastática. Apesar de o prognóstico devido ao desenvolvimento de recidiva bioquímica variar, em geral está associado a um risco acrescido de desenvolvimento de doença metastática e de mortalidade específica por cancro da próstata, representando assim uma importante preocupação clínica após terapia definitiva. Contudo, os modelos preditivos de recidiva bioquímica actuais não só falham na explicação da variabilidade dos resultados pós-cirúrgicos, como não têm habilidade para intervir cedo no processo de decisão de tratamento, uma vez que dependem de informação provinda da avaliação histopatológica da peça cirúrgica da prostatectomia ou da biópsia. Actualmente, o exame padrão para diagnóstico e para estadiamento do cancro da próstata é a ressonância magnética multiparamétrica, e as características provindas da avaliação dessas imagens têm mostrado potencial na caracterização do(s) tumor(es) e para predição de recidiva bioquímica. “Radiomics”, a recente metodologia aplicada à análise quantitativa de imagens médicas tem mostrado ter capacidade de quantificar objectivamente a heterogeneidade macroscópica de tecidos biológicos como tumores. Esta heterogeneidade detectada tem vindo a sugerir associação a heterogeneidade genómica que, por sua vez, tem demonstrado correlação com resistência a tratamento e propensão metastática. Porém, o potencial da análise radiómica das imagens de ressonância magnética (MRI) multiparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica pós-prostatectomia radical ainda não foi totalmente aprofundado. Esta dissertação propôs explorar o potencial da análise radiómica aplicada a imagens pré-cirúrgicas de ressonância magnética biparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica, no período de dois anos após prostatectomia radical. Este potencial foi avaliado através de modelos predictivos com base em dados radiómicos e parâmetros clínico-histopatológicos comummente adquiridos em três fases clínicas: pré-biópsia, pré- e pós-cirúrgica. 93 pacientes, de um total de 250, foram eleitos para este estudo retrospectivo, dos quais 20 verificaram recidiva bioquímica. 33 parâmetros clínico-histopatológicos foram recolhidos e 2715 variáveis radiómicas baseadas em intensidade, forma e textura, foram extraídas de todo o volume da próstata caracterizado em imagens originais e filtradas de ressonância magnética biparamétrica, nomeadamente, ponderadas em T2, ponderadas em Difusão, e mapas de coeficiente de difusão aparente (ADC). Embora os pacientes elegíveis tenham sido examinados na mesma instituição, as características do conjunto de imagens eram heterogéneas, sendo necessário aplicar vários passos de processamento para possibilitar uma comparação mais justa. Foi feita correção do campo tendencial (do inglês, “bias”) e segmentação manual das imagens T2, registo tanto para transposição das delineações do volume de interesse entre as várias modalidades imagiológicas como para correção de movimento, cálculo de mapas ADC, regularização do campo de visão, quantização personalizada em tons cinza e reamostragem. Tendo os dados recolhidos uma alta dimensionalidade (número de variáveis maior que o número de observações), foi escolhida a regressão logística com penalização L1 (LASSO) para resolver o problema de classificação. O uso da penalização aliada à regressão logística, um método simples e commumente usado em estudos de classificação, permite impedir o sobreajuste provável neste cenário de alta dimensionalidade. Além do popular LASSO, recorremos também ao algoritmo Priority-LASSO, um método recente para lidar com dados “ómicos” e desenvolvido com base no LASSO. O Priority-LASSO tem como princípio a definição da hierarquia ou prioridade das variáveis de estudo, através do agrupamento dessas mesmas variáveis em blocos sequenciais. Neste trabalho explorámos duas maneiras de agrupar as variáveis (Clínico-histopatológicas vs. Radiómicas e Clínico-histopatológicas vs. T2 vs. Difusão vs. ADC). Além disso, quisemos perceber qual o impacto da ordem destes mesmos blocos no desempenho do modelo. Para tal, testámos todas as permutações de blocos possíveis (2 e 24, respectivamente) em cada um dos casos. Assim, uma estrutura de aprendizagem automática, composta por métodos de classificação, validação-cruzada k-fold estratificada e repetida, e análises estatísticas, foi desenvolvida para identificar os melhores classificadores, dentro um conjunto de configura¸c˜oes testado para cada um dos três cenários clínicos simulados. Os algoritmos de regressão logística penalizada com LASSO e o Priority-LASSO efectuaram conjuntamente a seleção de características e o ajuste de modelos. Os modelos foram desenvolvidos de forma a optimizar o n´umero de casos positivos de recidiva bioquímica através da maximização das métricas área sob a curva (AUC) e medida-F (Fmax), derivadas da análise de curva característica de operação do receptor (ROC). Além da comparação das implementações Priority-LASSO com o caso em que não houve agrupamento de variáveis (isto é, LASSO), foram também comparados dois métodos de normalização de imagens com base no desempenho dos modelos (avaliado por Fmax). Um dos métodos tinha em conta o sinal de intensidade proveniente da próstata e de tecidos imediatamente circundantes, e outro apenas da próstata. Paralelamente, também o efeito do método de amostragem SMOTE, que permite equilibrar o número de casos positivos e negativos durante o processo de aprendizagem do algoritmo, foi avaliado no desempenho dos modelos. Com este método, gerámos casos sintéticos para a classe positiva (classe minoritária) para recidiva bioquímica, a partir dos casos já existentes. O modelo de regressão logística com Priority-LASSO com a sequência de blocos de variáveis Clínico-histopatológicas, T2, Difusão, ADC e com restrição de esparsidade de cada bloco com o parâmetro pmax = (1,7,0,1), foi seleccionada como a melhor configuração em cada um dos cenários clínicos testados, superando os modelos de regressão logística LASSO. Durante o desenvolvimento dos modelos, e em todos os cenários clínicos, os modelos com melhor desempenho obtiveram bons valor médios de Fmax (mínimo–máximo: 0.702–0.754 e 0.910–0.925 para classe positiva e negativa de recidiva bioquímica, respectivamente). Contudo, na validação final com um conjunto de dados independentes, os modelos obtiveram valores Fmax muito baixos para a classe positiva (0.297–0.400), revelando um sobreajuste, apesar do uso de métodos de penalização. Também se verificou grande instabilidade nos atributos seleccionados. Contudo, os modelos obtiveram razoáveis valores de medida-F (0.779–0.833) e de Precisão (0.821–0.873) para a classe de recidiva bioquímica negativa durante as fases de treino e de validação, pelo que estes modelos poderão ter valor a ser explorado. Os modelos pré-biópsia tiveram desempenho inferior no treino, mas sofreram menos de sobreajuste. Os classificadores pré-operatórios foram excessivamente optimistas, e os modelos pós-operatórios foram os melhores a detectar correctamente casos negativos de recidiva bioquímica. Outros resultados observados incluem a superioridade no desempenho dos modelos baseados em imagens que usaram o método de normalização realizado apenas com o volume da próstata, e o inesperado resultado de que o uso método de amostragem SMOTE não ter trazido melhoria na classificação de casos positivos de recorrência bioquímica, nem nos casos negativos, durante a validação dos modelos. Tendo em contas às variáveis seleccionadas e a sequência de prioridade dos melhores modelos Priority-LASSO, concluímos que os atributos radiómicos provindos da análise de textura de imagens MRI ponderadas em T2 poderão ter potencial para distinguir pacientes que não irão sofrer recidiva bioquímica inicial, conjuntamente com níveis iniciais de antigénio específico da próstata, num cenário pré-biópsia. A inclusão de parâmetros pré- ou pós-operatórios não adicionou valor substancial para a classificação de casos positivos de recidiva bioquímica em conjunto com variáveis radiómicos de MRI biparamétrica. Estudos com alto poder estatístico serão necessários para elucidar acerca do papel de atributos de radiómica baseados em imagens de bpMRI como predictores de recidiva bioquímica.Primary prostate cancer is often treated with radical prostatectomy (RP). Yet, 20–35% of males undergoing RP with curative intent will experience biochemical recurrence (BCR). Of those, two-thirds happen within two years, implying a more aggressive disease and poorer prognosis. Current BCR risk stratification tools are bounded to biopsy- or to surgery-derived histopathological evaluation, having limited ability for early treatment decision-making. Magnetic resonance imaging (MRI) is acquired as part of the diagnostic procedure and imaging derived features have shown promise in tumour characterisation and BCR prediction. We investigated the value of imaging features extracted from preoperative biparametric MRI (bpMRI) combined with clinic-histopathological data to develop models to predict two-year post-prostatectomy BCR in three simulated clinical scenarios: pre-biopsy, pre- and postoperative. In a cohort of 20 BCR positive and 73 BCR negative RP-treated patients examined in the same institution, 33 clinico-histopathological variables were retrospectively collected, and 2715 radiomic features (based on intensity, shape and texture) were extracted from the whole-prostate volume imaged in original and filtered T2- and Diffusion-weighted MRI and ADC maps scans. A systematic machine-learning framework comprised of classification, stratified k-fold cross validation and statistical analyses was developed to identify the top performing BCR classifiers’ configurations within three clinical scenarios. LASSO and Priority-LASSO logistic regression algorithms were used for feature selection and model fitting, optimising the amount of correctly classified BCR positive cases through AUC and F-score maximisation (Fmax) derived from ROC curve analysis. We also investigated the impact of two image normalisation methods and SMOTE-based minority oversampling on model performance. Priority-LASSO logistic regression with four-block priority sequence Clinical, T2w, DWI, ADC, with block sparsity restriction pmax = (1,7,0,1) was selected as the best performing model configuration across all clinical scenarios, outperforming LASSO logistic regression models. During development and across the simulated clinical scenarios, top models achieved good median Fmax values (range: 0.702–0.754 and 0.910–0.925 for BCR positive and negative classes, respectively); yet, during validation with an independent set, the models obtained very low Fmax for the target BCR positive class (0.297–0.400), revealing model overfitting. We also observed instability in the selected features. However, models attained reasonably good F-score (0.779–0.833) and Precision (0.821–0.873) for BCR negative class during training and validation phases, making these models worth exploring. Pre-biopsy models had lower performances in training but suffered less from overfitting. Preoperative classifiers were overoptimistic, and postoperative models were the most successful in detecting BCR negative cases. T2w-MRI textured-based radiomic features may have potential to distinguish negative BCR patients together with baseline prostate-specific antigen (PSA) levels in a pre-biopsy scenario. The inclusion of pre- or postoperative variables did not substantially add value to BCR positive cases classification with bpMRI radiomic features. Highly powered studies with curated imaging data are needed to elucidate the role of bpMRI radiomic features as predictors of BCR

Proceedings of the Second International Mobile Satellite Conference (IMSC 1990)

Presented here are the proceedings of the Second International Mobile Satellite Conference (IMSC), held June 17-20, 1990 in Ottawa, Canada. Topics covered include future mobile satellite communications concepts, aeronautical applications, modulation and coding, propagation and experimental systems, mobile terminal equipment, network architecture and control, regulatory and policy considerations, vehicle antennas, and speech compression