Computing Approximate Solutions to the Art Gallery Problem and Watchman Route Problem by Means of Photon Mapping

Wireless sensor networks (WSNs) can be partitioned component sensor nodes (SNs) who are meant to operate and sense information arriving from multiple spectra in their environment. Determining where to place a single SN or multiple SNs such that the amount of information gained is maximized while the number of SNs used to gain that information is minimized is an instance of solving the art gallery problem (AGP). In order to solve the AGP, we present the Sensor Placement Optimization via Queries (SPOQ) algorithm that uses level sets populated by queries to a photon map in order to find observation points that sense as many photons as possible. Since we are using photon mapping as our means of modeling how information is conveyed, SPOQ can then take into account static or dynamic environmental conditions and can use exploratory or precomputed sensing. Unmanned vehicles can be designated more generally as UxVs where “x” indicates the environment they are expected to operate – either in the air, on the ground, underwater or on the water’s surface. Determining how to plan an optimal route by a single UxV or multiple UxVs operating in their environment such that the amount of information gained is maximized while the cost of gaining that information is minimized is an instance of solving the watchman route problem (WRP). In order to solve the WRP, we present the Photon-mapping-Informed active-Contour Route Designator (PICRD) algorithm. PICRD heuristically solves the WRP by utilizing SPOQ’s AGP-solving vertices and connecting them with the high visibility vertices provided by a photon-mapping informed Chan-Vese segmentation mesh using a shortest-route path-finding algorithm. Since we are using photon-mapping as our foundation for determining sensor coverage by the PICRD algorithm, we can then take into account the behavior of photons as they propagate through the various environmental conditions that might be encountered by a single or multiple UxVs

Internet of Underwater Things and Big Marine Data Analytics -- A Comprehensive Survey

The Internet of Underwater Things (IoUT) is an emerging communication ecosystem developed for connecting underwater objects in maritime and underwater environments. The IoUT technology is intricately linked with intelligent boats and ships, smart shores and oceans, automatic marine transportations, positioning and navigation, underwater exploration, disaster prediction and prevention, as well as with intelligent monitoring and security. The IoUT has an influence at various scales ranging from a small scientific observatory, to a midsized harbor, and to covering global oceanic trade. The network architecture of IoUT is intrinsically heterogeneous and should be sufficiently resilient to operate in harsh environments. This creates major challenges in terms of underwater communications, whilst relying on limited energy resources. Additionally, the volume, velocity, and variety of data produced by sensors, hydrophones, and cameras in IoUT is enormous, giving rise to the concept of Big Marine Data (BMD), which has its own processing challenges. Hence, conventional data processing techniques will falter, and bespoke Machine Learning (ML) solutions have to be employed for automatically learning the specific BMD behavior and features facilitating knowledge extraction and decision support. The motivation of this paper is to comprehensively survey the IoUT, BMD, and their synthesis. It also aims for exploring the nexus of BMD with ML. We set out from underwater data collection and then discuss the family of IoUT data communication techniques with an emphasis on the state-of-the-art research challenges. We then review the suite of ML solutions suitable for BMD handling and analytics. We treat the subject deductively from an educational perspective, critically appraising the material surveyed.Comment: 54 pages, 11 figures, 19 tables, IEEE Communications Surveys & Tutorials, peer-reviewed academic journa

Segmentierung medizinischer Bilddaten und bildgestützte intraoperative Navigation

Die Entwicklung von Algorithmen zur automatischen oder semi-automatischen Verarbeitung von medizinischen Bilddaten hat in den letzten Jahren mehr und mehr an Bedeutung gewonnen. Das liegt zum einen an den immer besser werdenden medizinischen Aufnahmemodalitäten, die den menschlichen Körper immer feiner virtuell abbilden können. Zum anderen liegt dies an der verbesserten Computerhardware, die eine algorithmische Verarbeitung der teilweise im Gigabyte-Bereich liegenden Datenmengen in einer vernünftigen Zeit erlaubt. Das Ziel dieser Habilitationsschrift ist die Entwicklung und Evaluation von Algorithmen für die medizinische Bildverarbeitung. Insgesamt besteht die Habilitationsschrift aus einer Reihe von Publikationen, die in drei übergreifende Themenbereiche gegliedert sind: -Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten Algorithmen -Experimentelle Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen -Navigation zur Unterstützung intraoperativer Therapien Im Bereich Segmentierung medizinischer Bilddaten anhand von vorlagenbasierten Algorithmen wurden verschiedene graphbasierte Algorithmen in 2D und 3D entwickelt, die einen gerichteten Graphen mittels einer Vorlage aufbauen. Dazu gehört die Bildung eines Algorithmus zur Segmentierung von Wirbeln in 2D und 3D. In 2D wird eine rechteckige und in 3D eine würfelförmige Vorlage genutzt, um den Graphen aufzubauen und das Segmentierungsergebnis zu berechnen. Außerdem wird eine graphbasierte Segmentierung von Prostatadrüsen durch eine Kugelvorlage zur automatischen Bestimmung der Grenzen zwischen Prostatadrüsen und umliegenden Organen vorgestellt. Auf den vorlagenbasierten Algorithmen aufbauend, wurde ein interaktiver Segmentierungsalgorithmus, der einem Benutzer in Echtzeit das Segmentierungsergebnis anzeigt, konzipiert und implementiert. Der Algorithmus nutzt zur Segmentierung die verschiedenen Vorlagen, benötigt allerdings nur einen Saatpunkt des Benutzers. In einem weiteren Ansatz kann der Benutzer die Segmentierung interaktiv durch zusätzliche Saatpunkte verfeinern. Dadurch wird es möglich, eine semi-automatische Segmentierung auch in schwierigen Fällen zu einem zufriedenstellenden Ergebnis zu führen. Im Bereich Evaluation quelloffener Segmentierungsmethoden unter medizinischen Einsatzbedingungen wurden verschiedene frei verfügbare Segmentierungsalgorithmen anhand von Patientendaten aus der klinischen Routine getestet. Dazu gehörte die Evaluierung der semi-automatischen Segmentierung von Hirntumoren, zum Beispiel Hypophysenadenomen und Glioblastomen, mit der frei verfügbaren Open Source-Plattform 3D Slicer. Dadurch konnte gezeigt werden, wie eine rein manuelle Schicht-für-Schicht-Vermessung des Tumorvolumens in der Praxis unterstützt und beschleunigt werden kann. Weiterhin wurde die Segmentierung von Sprachbahnen in medizinischen Aufnahmen von Hirntumorpatienten auf verschiedenen Plattformen evaluiert. Im Bereich Navigation zur Unterstützung intraoperativer Therapien wurden Softwaremodule zum Begleiten von intra-operativen Eingriffen in verschiedenen Phasen einer Behandlung (Therapieplanung, Durchführung, Kontrolle) entwickelt. Dazu gehört die erstmalige Integration des OpenIGTLink-Netzwerkprotokolls in die medizinische Prototyping-Plattform MeVisLab, die anhand eines NDI-Navigationssystems evaluiert wurde. Außerdem wurde hier ebenfalls zum ersten Mal die Konzeption und Implementierung eines medizinischen Software-Prototypen zur Unterstützung der intraoperativen gynäkologischen Brachytherapie vorgestellt. Der Software-Prototyp enthielt auch ein Modul zur erweiterten Visualisierung bei der MR-gestützten interstitiellen gynäkologischen Brachytherapie, welches unter anderem die Registrierung eines gynäkologischen Brachytherapie-Instruments in einen intraoperativen Datensatz einer Patientin ermöglichte. Die einzelnen Module führten zur Vorstellung eines umfassenden bildgestützten Systems für die gynäkologische Brachytherapie in einem multimodalen Operationssaal. Dieses System deckt die prä-, intra- und postoperative Behandlungsphase bei einer interstitiellen gynäkologischen Brachytherapie ab

Global Shipping Container Monitoring Using Machine Learning with Multi-Sensor Hubs and Catadioptric Imaging

We describe a framework for global shipping container monitoring using machine learning with multi-sensor hubs and infrared catadioptric imaging. A wireless mesh radio satellite tag architecture provides connectivity anywhere in the world which is a significant improvement to legacy methods. We discuss the design and testing of a low-cost long-wave infrared catadioptric imaging device and multi-sensor hub combination as an intelligent edge computing system that, when equipped with physics-based machine learning algorithms, can interpret the scene inside a shipping container to make efficient use of expensive communications bandwidth. The histogram of oriented gradients and T-channel (HOG+) feature as introduced for human detection on low-resolution infrared catadioptric images is shown to be effective for various mirror shapes designed to give wide volume coverage with controlled distortion. Initial results for through-metal communication with ultrasonic guided waves show promise using the Dynamic Wavelet Fingerprint Technique (DWFT) to identify Lamb waves in a complicated ultrasonic signal

Characterising pattern asymmetry in pigmented skin lesions

Abstract. In clinical diagnosis of pigmented skin lesions asymmetric pigmentation is often indicative of melanoma. This paper describes a method and measures for characterizing lesion symmetry. The estimate of mirror symmetry is computed first for a number of axes at different degrees of rotation with respect to the lesion centre. The statistics of these estimates are the used to assess the overall symmetry. The method is applied to three different lesion representations showing the overall pigmentation, the pigmentation pattern, and the pattern of dermal melanin. The best measure is a 100% sensitive and 96% specific indicator of melanoma on a test set of 33 lesions, with a separate training set consisting of 66 lesions