Hyperspectral colon tissue cell classification

A novel algorithm to discriminate between normal and malignant tissue cells of the human colon is presented. The microscopic level images of human colon tissue cells were acquired using hyperspectral imaging technology at contiguous wavelength intervals of visible light. While hyperspectral imagery data provides a wealth of information, its large size normally means high computational processing complexity. Several methods exist to avoid the so-called curse of dimensionality and hence reduce the computational complexity. In this study, we experimented with Principal Component Analysis (PCA) and two modifications of Independent Component Analysis (ICA). In the first stage of the algorithm, the extracted components are used to separate four constituent parts of the colon tissue: nuclei, cytoplasm, lamina propria, and lumen. The segmentation is performed in an unsupervised fashion using the nearest centroid clustering algorithm. The segmented image is further used, in the second stage of the classification algorithm, to exploit the spatial relationship between the labeled constituent parts. Experimental results using supervised Support Vector Machines (SVM) classification based on multiscale morphological features reveal the discrimination between normal and malignant tissue cells with a reasonable degree of accuracy

Design and validation of a methodology for wind energy structures health monitoring

L’objectiu de la Monitorització de la salut estructural (SHM) és la verificació de l’estat o la salut de les estructures per tal de garantir el seu correcte funcionament i estalviar en el cost de manteniment. El sistema SHM combina una xarxa de sensors connectada a l’estructura amb monitoratge continu i algoritmes específics. Es deriven diferents beneficis de l’aplicació de SHM, on trobem: coneixement sobre el comportament de l’estructura sota diferents operacions i diferents càrregues ambientals , el coneixement de l’estat actual per tal de verificar la integritat de l’estructura i determinar si una estructura pot funcionar correctament o si necessita manteniment o substitució i, per tant, reduint els costos de manteniment. El paradigma de la detecció de danys es pot abordar com un problema de reconeixement de patrons (comparació entre les dades recollides de l’estructura sense danys i l’estructura actual, per tal de determinar si hi ha algun canvi) . Hi ha moltes tècniques que poden gestionar el problema. En aquest treball s’utilitzen les dades dels acceleròmetres per desenvolupar aproximacions estadístiques utilitzant dades en temps per a la detecció dels danys en les estructures. La metodologia s’ha dissenyat per a una turbina eòlica off - shore i només s’utilitzen les dades de sortida per detectar els danys. L’excitació de la turbina de vent és induïda pel vent o per les ones del mar. La detecció de danys no és només la comparació de les dades. S’ha dissenyat una metodologia completa per a la detecció de danys en aquest treball. Gestiona dades estructurals, selecciona les dades adequades per detectar danys, i després de tenir en compte les condicions ambientals i operacionals (EOC) en el qual l’estructura està treballant, es detecta el dany mitjançant el reconeixement de patrons. Quan es parla del paradigma de la detecció de danys sempre s’ha de tenir en compte si els sensors estan funcionant correctament. Per això és molt important comptar amb una metodologia que comprova si els sensors estan sans. En aquest treball s’ha aplicat un mètode per detectar els sensors danyats i s’ha insertat en la metodologia de detecció de danys.The objective of Structural Health Monitoring (SHM) is the verification of the state or the health of the structures in order to ensure their proper performance and save on maintenance costs. The SHM system combines a sensor network attached to the structure with continuous monitoring and specific, proprietary algorithms. Different benefits are derived from the implementation of SHM, some of them are: knowledge about the behavior of the structure under different loads and different environmental changes, knowledge of the current state in order to verify the integrity of the structure and determine whether a structure can work properly or whether it needs to be maintained or replaced and, therefore, reduce maintenance costs. The paradigm of damage detection can be tackled as a pattern recognition problem (comparison between the data collected from the structure without damages and the current structure in order to determine if there are any changes). There are lots of techniques that can handle the problem. In this work, accelerometer data is used to develop statistical data driven approaches for the detection of damages in structures. As the methodology is designed for wind turbines, only the output data is used to detect damage; the excitation of the wind turbine is provided by the wind itself or by the sea waves, being those unknown and unpredictable. The damage detection strategy is not only based on the comparison of many data. A complete methodology for damage detection based on pattern recognition has been designed for this work. It handles structural data, selects the proper data for detecting damage and besides, considers the Environmental and Operational Conditions (EOC) in which the structure is operating. The damage detection methodology should always be accessed only if there is a way to probe that the sensors are correctly working. For this reason, it is very important to have a methodology that checks whether the sensors are healthy. In this work a method to detect the damaged sensors has been also implemented and embedded into the damage detection methodology.El objetivo de la Monitorización de la salud estructural (SHM) es la verificación del estado o la salud de las estructuras con el fin de garantizar su correcto funcionamiento y ahorrar en el costo de mantenimiento. El sistema SHM combina una red de sensores conectada a la estructura con monitorización continua y algoritmos específicos. Se derivan diferentes beneficios de la aplicación de SHM, donde encontramos: conocimiento sobre el comportamiento de la estructura bajo diferentes operaciones y diferentes cargas ambientales, el conocimiento del estado actual con el fin de verificar la integridad de la estructura y determinar si una estructura puede funcionar correctamente o si necesita mantenimiento o sustitución y, por lo tanto, reduciendo los costes de mantenimiento. El paradigma de la detección de daños se puede abordar como un problema de reconocimiento de patrones (comparación entre los datos recogidos de la estructura sin daños y la estructura actual, con el fin de determinar si hay algún cambio). Hay muchas técnicas que pueden manejar el problema. En este trabajo se utilizan los datos de los acelerómetros para desarrollar aproximaciones estadísticas utilizando datos en tiempo para la detección de los daños en las estructuras. La metodología se ha diseñado para una turbina eólica off-shore y sólo se utilizan los datos de salida para detectar los daños. La excitación de la turbina de viento es inducida por el viento o por las olas del mar. La detección de daños no es sólo la comparación de los datos. Se ha diseñado una metodología completa para la detección de daños en este trabajo. Gestiona datos estructurales, selecciona los datos adecuados para detectar daños, y después de tener en cuenta las condiciones ambientales y operacionales (EOC) en el que la estructura está trabajando, se detecta el daño mediante el reconocimiento de patrones. Cuando se habla del paradigma de la detección de daños siempre se debe tener en cuenta si los sensores están funcionando correctamente. Por eso es muy importante contar con una metodología que comprueba si los sensores están sanos. En este trabajo se ha aplicado un método para detectar los sensores dañados y se ha metido en la metodología de detección de dañosPostprint (published version

Knowledge Discovery Using Topological Analysis for Building Sensor Data

Distributed sensor networks are at the heart of smart buildings, providing greater detail and valuable insights into their energy consumption patterns. The problem is particularly complex for older buildings retrofitted with Building Energy Management Systems (BEMS) where extracting useful knowledge from large sensor data streams without full understanding of the underlying system variables is challenging. This paper presents an application of Q-Analysis, a computationally simple topological approach for summarizing large sensor data sets and revealing useful relationships between different variables. Q-Analysis can be used to extract novel structural features called Q-vectors. The Q-vector magnitude visualizations are shown to be very effective in providing insights on macro behaviors, i.e., building floor behaviors in the present case, which are not evident from the use of unsupervised learning algorithms applied on individual terminal units. It has been shown that the building floors exhibited distinct behaviors that are dependent on the set-point distribution, but independent of the time and season of the year