Design of a gait acquisition and analysis system for assessing the recovery in a classical murine model of Parkinson's disease

Includes bibliographical references.2015 Fall.Gait deficits are important clinical symptoms of Parkinson's disease (PD). Data focusing on gait can be used to measure recovery of motor impairments in rodents with systemic dopamine depletion. This thesis presents a design for a gait acquisition and analysis system able to capture paw strikes of a mouse, extract their positions and timing data, and report quantitative gait metrics to the operator. These metrics can then be used to evaluate the gait changes in mice. This work presents the design evaluation of the system, from initial cellphone captured video concepts through prototyping and testing to the final implementation. The system utilizes a GoPro camera, optimally lit walkway design, image processing techniques to capture footfalls, and algorithms for their quantitative assessment. The results gained from live animal study with methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-induced murine model of PD and treated with 1,1-bis(3'-indolyl)-1-(p-chlorophenyl)methane (C-DIM12) are presented, and it is shown how the quantitative measurements can be used to determine healthy, injured, and recovering gait

Anti-spoofing using challenge-response user interaction

2D facial identification has attracted a great amount of attention over the past years, due to its several advantages including practicality and simple requirements. However, without its capability to recognize a real user from an impersonator, face identification system becomes ineffective and vulnerable to spoof attacks. With the great evolution of smart portable devices, more advanced sorts of attacks have been developed, especially the replayed videos spoofing attempts that are becoming more difficult to recognize. Consequently, several studies have investigated the types of vulnerabilities a face biometric system might encounter and proposed various successful anti-spoofing algorithms. Unlike spoofing detection for passive or motionless authentication methods that were profoundly studied, anti-spoofing systems applied on interactive user verification methods were broadly examined as a potential robust spoofing prevention approach. This study aims first at comparing the performance of the existing spoofing detection techniques on passive and interactive authentication methods using a more balanced collected dataset and second proposes a fusion scheme that combines both texture analysis with interaction in order to enhance the accuracy of spoofing detection

G-ID: identifying 3D Prints using slicing parameters

We present G-ID, a method that utilizes the subtle patterns left by the 3D printing process to distinguish and identify objects that otherwise look similar to the human eye. The key idea is to mark different instances of a 3D model by varying slicing parameters that do not change the model geometry but can be detected as machine-readable differences in the print. As a result, G-ID does not add anything to the object but exploits the patterns appearing as a byproduct of slicing, an essential step of the 3D printing pipeline. We introduce the G-ID slicing & labeling interface that varies the settings for each instance, and the G-ID mobile app, which uses image processing techniques to retrieve the parameters and their associated labels from a photo of the 3D printed object. Finally, we evaluate our method’s accuracy under different lighting conditions, when objects were printed with different filaments and printers, and with pictures taken from various positions and angles

Archaeology of the Moving Image (Volume 1, Summer 2022)

A compilation of postgraduate student research projects written between 2017 and 2021 for a module titled Archaeology of the Moving Image in the Department of Media, Communications and Cultural Studies at Goldsmiths, University of London. Archaeology of the Moving Image is a course that encourages students to undertake independent investigations of the relationship between the past, present and future of moving image culture

Earables: Wearable Computing on the Ears

Kopfhörer haben sich bei Verbrauchern durchgesetzt, da sie private Audiokanäle anbieten, zum Beispiel zum Hören von Musik, zum Anschauen der neuesten Filme während dem Pendeln oder zum freihändigen Telefonieren. Dank diesem eindeutigen primären Einsatzzweck haben sich Kopfhörer im Vergleich zu anderen Wearables, wie zum Beispiel Smartglasses, bereits stärker durchgesetzt. In den letzten Jahren hat sich eine neue Klasse von Wearables herausgebildet, die als "Earables" bezeichnet werden. Diese Geräte sind so konzipiert, dass sie in oder um die Ohren getragen werden können. Sie enthalten verschiedene Sensoren, um die Funktionalität von Kopfhörern zu erweitern. Die räumliche Nähe von Earables zu wichtigen anatomischen Strukturen des menschlichen Körpers bietet eine ausgezeichnete Plattform für die Erfassung einer Vielzahl von Eigenschaften, Prozessen und Aktivitäten. Auch wenn im Bereich der Earables-Forschung bereits einige Fortschritte erzielt wurden, wird deren Potenzial aktuell nicht vollständig abgeschöpft. Ziel dieser Dissertation ist es daher, neue Einblicke in die Möglichkeiten von Earables zu geben, indem fortschrittliche Sensorikansätze erforscht werden, welche die Erkennung von bisher unzugänglichen Phänomenen ermöglichen. Durch die Einführung von neuartiger Hardware und Algorithmik zielt diese Dissertation darauf ab, die Grenzen des Erreichbaren im Bereich Earables zu verschieben und diese letztlich als vielseitige Sensorplattform zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten zu etablieren. Um eine fundierte Grundlage für die Dissertation zu schaffen, synthetisiert die vorliegende Arbeit den Stand der Technik im Bereich der ohr-basierten Sensorik und stellt eine einzigartig umfassende Taxonomie auf der Basis von 271 relevanten Publikationen vor. Durch die Verbindung von Low-Level-Sensor-Prinzipien mit Higher-Level-Phänomenen werden in der Dissertation anschließ-end Arbeiten aus verschiedenen Bereichen zusammengefasst, darunter (i) physiologische Überwachung und Gesundheit, (ii) Bewegung und Aktivität, (iii) Interaktion und (iv) Authentifizierung und Identifizierung. Diese Dissertation baut auf der bestehenden Forschung im Bereich der physiologischen Überwachung und Gesundheit mit Hilfe von Earables auf und stellt fortschrittliche Algorithmen, statistische Auswertungen und empirische Studien vor, um die Machbarkeit der Messung der Atemfrequenz und der Erkennung von Episoden erhöhter Hustenfrequenz durch den Einsatz von In-Ear-Beschleunigungsmessern und Gyroskopen zu demonstrieren. Diese neuartigen Sensorfunktionen unterstreichen das Potenzial von Earables, einen gesünderen Lebensstil zu fördern und eine proaktive Gesundheitsversorgung zu ermöglichen. Darüber hinaus wird in dieser Dissertation ein innovativer Eye-Tracking-Ansatz namens "earEOG" vorgestellt, welcher Aktivitätserkennung erleichtern soll. Durch die systematische Auswertung von Elektrodenpotentialen, die um die Ohren herum mittels eines modifizierten Kopfhörers gemessen werden, eröffnet diese Dissertation einen neuen Weg zur Messung der Blickrichtung. Dabei ist das Verfahren weniger aufdringlich und komfortabler als bisherige Ansätze. Darüber hinaus wird ein Regressionsmodell eingeführt, um absolute Änderungen des Blickwinkels auf der Grundlage von earEOG vorherzusagen. Diese Entwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für Forschung, welche sich nahtlos in das tägliche Leben integrieren lässt und tiefere Einblicke in das menschliche Verhalten ermöglicht. Weiterhin zeigt diese Arbeit, wie sich die einzigarte Bauform von Earables mit Sensorik kombinieren lässt, um neuartige Phänomene zu erkennen. Um die Interaktionsmöglichkeiten von Earables zu verbessern, wird in dieser Dissertation eine diskrete Eingabetechnik namens "EarRumble" vorgestellt, die auf der freiwilligen Kontrolle des Tensor Tympani Muskels im Mittelohr beruht. Die Dissertation bietet Einblicke in die Verbreitung, die Benutzerfreundlichkeit und den Komfort von EarRumble, zusammen mit praktischen Anwendungen in zwei realen Szenarien. Der EarRumble-Ansatz erweitert das Ohr von einem rein rezeptiven Organ zu einem Organ, das nicht nur Signale empfangen, sondern auch Ausgangssignale erzeugen kann. Im Wesentlichen wird das Ohr als zusätzliches interaktives Medium eingesetzt, welches eine freihändige und augenfreie Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. EarRumble stellt eine Interaktionstechnik vor, die von den Nutzern als "magisch und fast telepathisch" beschrieben wird, und zeigt ein erhebliches ungenutztes Potenzial im Bereich der Earables auf. Aufbauend auf den vorhergehenden Ergebnissen der verschiedenen Anwendungsbereiche und Forschungserkenntnisse mündet die Dissertation in einer offenen Hard- und Software-Plattform für Earables namens "OpenEarable". OpenEarable umfasst eine Reihe fortschrittlicher Sensorfunktionen, die für verschiedene ohrbasierte Forschungsanwendungen geeignet sind, und ist gleichzeitig einfach herzustellen. Hierdurch werden die Einstiegshürden in die ohrbasierte Sensorforschung gesenkt und OpenEarable trägt somit dazu bei, das gesamte Potenzial von Earables auszuschöpfen. Darüber hinaus trägt die Dissertation grundlegenden Designrichtlinien und Referenzarchitekturen für Earables bei. Durch diese Forschung schließt die Dissertation die Lücke zwischen der Grundlagenforschung zu ohrbasierten Sensoren und deren praktischem Einsatz in realen Szenarien. Zusammenfassend liefert die Dissertation neue Nutzungsszenarien, Algorithmen, Hardware-Prototypen, statistische Auswertungen, empirische Studien und Designrichtlinien, um das Feld des Earable Computing voranzutreiben. Darüber hinaus erweitert diese Dissertation den traditionellen Anwendungsbereich von Kopfhörern, indem sie die auf Audio fokussierten Geräte zu einer Plattform erweitert, welche eine Vielzahl fortschrittlicher Sensorfähigkeiten bietet, um Eigenschaften, Prozesse und Aktivitäten zu erfassen. Diese Neuausrichtung ermöglicht es Earables sich als bedeutende Wearable Kategorie zu etablieren, und die Vision von Earables als eine vielseitige Sensorenplattform zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten wird somit zunehmend realer

Stressful Situations: Investigating Cell Death Pathways in Protozoal Parasite Crithidia fasciculata

Protozoa of the Class Kinetoplastida include clinically-relevant pathogens such as Leishmania and Trypanosoma. Although specific mechanisms or biological significance of programmed cell death (PCD) have yet to be established in these organisms, morphological and biochemical characteristics similar to mammalian PCD have been observed when triggered by various stressors. Crithidia fasciculata is a trypanosomatid that does not infect humans and is a model for studying cell death pathways. This study identifies orthologous proteins potentially involved in PCD in C. fasciculata and clinically-relevant species. Oxidative stress, thermal stress, rotenone, and starvation were used to induce PCD-like processes. Morphological and nuclear features were assessed by fluorescent microscopy with annexin-V, Hoechst, and propidium iodide. Oncosis-like and apoptosis-like features emerged following cellular stress. Additionally, monodansylcadaverine staining of vacuoles suggests autophagic processes occur. The results establish that cell death pathways in C. fasciculata share features with but are distinct from mammalian PCD

Desenvolvimento de uma aplicação para ajudar pessoas com transtornos de ansiedade

This report documents the conception of the project Development of an application to help anxiety disorders. In this dissertation it is documented the analysis, design, development and evaluation of a mobile application and recommendation system that have the objective of helping people with anxiety. In recent years, recommendation systems have grown in popularity and appreciation with users searching for ease and convenience when receiving predictions and recommendations based on their preferences and characteristics. With anxiety disorders affecting a considerable percentage of the population, tools for anxiety self-management can help people who aren’t being accompanied by a therapist. The mobile application will have a variety of exercises that will provide ways for users to relieve their anxiety and provide tools for learning how to self-manage anxiety. The mobile application will be connected to a recommendation system which will be able to suggest anxiety relieving exercises to users by taking into account exercise ratings and user characteristics. To evaluate the general functionality of developed components tests were developed, with positive results. Additionally, the recommendation techniques were also tested to analyze the prediction error of each one. Overall the results were also positive with considerably low errors.Este relatório documenta a concepção do projeto Desenvolvimento de uma aplicação para ajudar pessoas com transtornos de ansiedade. Nesta dissertação é documentado a análise, desenho, desenvolvimento e avaliação de uma aplicação móvel e sistema de recomendação que têm como objetivo ajudar pessoas com ansiedade. Nos últimos anos, os sistemas de recomendação cresceram em popularidade e apreciação com os utilizadores procurando facilidade e conveniência ao receber previsões e recomendações com base nas suas preferências e características. Com os transtornos de ansiedade afetando uma percentagem considerável da população, as ferramentas para gerir a ansiedade podem ajudar pessoas que não estão a ser acompanhadas por um psicólogo. A aplicação móvel terá uma variedade de exercícios que fornecerão maneiras para os utilizadores aliviarem sua ansiedade e fornecerão ferramentas para aprender como geri-la. A aplicação móvel estará conectada a um sistema de recomendação que poderá sugerir exercícios para alíviar a ansiedade aos utilizadores, tendo em consideração as classificações dos mesmos e as características do utilizador. Para avaliar a funcionalidade geral dos componentes desenvolvidos foram desenvolvidos testes, sendo os resultados positivo. Além disso, as técnicas de recomendação também foram testadas para analisar o erro de previsão de cada uma. Em geral os resultados também foram positivos com erros consideravelmente baixos

Natural and Technological Hazards in Urban Areas

Natural hazard events and technological accidents are separate causes of environmental impacts. Natural hazards are physical phenomena active in geological times, whereas technological hazards result from actions or facilities created by humans. In our time, combined natural and man-made hazards have been induced. Overpopulation and urban development in areas prone to natural hazards increase the impact of natural disasters worldwide. Additionally, urban areas are frequently characterized by intense industrial activity and rapid, poorly planned growth that threatens the environment and degrades the quality of life. Therefore, proper urban planning is crucial to minimize fatalities and reduce the environmental and economic impacts that accompany both natural and technological hazardous events