Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT

Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen. Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt. Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken

New Directions for Contact Integrators

Contact integrators are a family of geometric numerical schemes which guarantee the conservation of the contact structure. In this work we review the construction of both the variational and Hamiltonian versions of these methods. We illustrate some of the advantages of geometric integration in the dissipative setting by focusing on models inspired by recent studies in celestial mechanics and cosmology.Comment: To appear as Chapter 24 in GSI 2021, Springer LNCS 1282

Apprendre de données positives et non étiquetées : application à la segmentation et la détection d'évènements calciques

Deux types de neurotransmission se produisent dans les neurones du cerveau : la transmission évoquée et la transmission spontanée. Contrairement à la transmission évoquée, le rôle de la transmission spontanée sur la plasticité synaptique - un mécanisme utilisé pour doter le cerveau de capacités d'apprentissage et de mémorisation - reste incertain. Les neurotransmissions spontanées sont localisées et se produisent aléatoirement dans les synapses des neurones. Lorsqu'un tel événement spontané se produit, ce que l'on appelle un influx synaptique miniature d'ions calcium (miniature Synaptic Ca²⁺ Transient, mSCT), des ions calcium messagers secondaires pénètrent dans la synapse, activant les voies de signalisation en aval de la plasticité synaptique. L'utilisation de l'imagerie calcique du neurone in vitro permet la visualisation spatiotemporelle de l'entrée des ions calcium. Les vidéos calciques qui en résultent permettent une étude quantitative de l'impact du mSCT sur la plasticité synaptique. Cependant, la localisation des mSCTs dans l'imagerie du calcium est difficile en raison de leur petite taille, de leur faible intensité par rapport au bruit de l'imagerie et de leur caractère aléatoire inhérent. Dans ce mémoire, nous présentons une méthode d'analyse quantitative à grande échelle des vidéos d'imagerie calcique limitant la variabilité induite par les interventions humaines pour obtenir des données probantes, dans le but de caractériser l'impact des mSCTs sur la plasticité synaptique. En nous basant sur un outil semi-automatique de détection à seuil d'intensité (Intensity Thresholded Detection, ITD), nous sommes capables de générer des données pour entraîner un réseau pleinement convolutionnel (Fully Convolutional Network, FCN) afin de détecter rapidement et automatiquement les mSCTs à partir de vidéos calciques. En utilisant les segmentations bruitées de l'ITD comme données d'entraînement, combinées à un schéma d'entraînement positif (P) et non étiqueté (Unlabeled, U), les performances du FCN surpassent ITD. Le FCN détecte des mSCTs de faible intensité non détectés auparavant par ITD et offre une segmentation supérieure à ITD. Nous avons ensuite caractérisé l'impact des paramètres PU tels que le nombre de P et le ratio P:U. Le FCN entraîné est intégré dans une routine tout-en-un pour permettre une analyse à grande échelle des mSCTs. La routine offre la détection, la segmentation, la caractérisation et la visualisation des mSCTs ainsi qu'une solution logicielle pour gérer plusieurs vidéos avec différentes métadonnées.Two types of neurotransmission occur in brain’s neurons: evoked transmission and spontaneous transmission. Unlike the former, the role of spontaneous transmission on synaptic plasticity –a mechanism used to endow the brain learning and memory abilities – remain unclear. Spontaneous neurotransmissions are localized and randomly happening in neuron’s synapses. When such spontaneous events happen, so-called miniature synaptic Ca²⁺ transients(mSCT), second messenger calcium ions entered the spine, activating downstream signaling pathways of synaptic plasticity. Using calcium imaging of in vitro neuron enable spatiotemporal visual-ization of the entry of calcium ions. Resulting calcium videos enable quantitative study of mSCT’s impact on synaptic plasticity. However, mSCT localization in calcium imaging can be challenging due to their small size, their low intensity compared with the imaging noise and their inherent randomness. In this master’s thesis, we present a method for quantitative high-through put analysis of calcium imaging videos that limits the variability induced by human interventions to obtain evidence for characterizing the impact of mSCTs on synaptic plasticity. Based on a semi-automatic intensity thresholded detection (ITD) tool, we are able to generate data to train a fully convolutional neural network (FCN) to rapidly and automaticaly detect mSCT from calcium videos. Using ITD noisy segmentations as training data combine with a positive and unlabeled (PU) training schema, we leveraged FCN performances and could even detect previously undetected low instensity mSCTs missed by ITD. The FCN also provide better segmentation than ITD. We then characterized the impact of PU parameters such as the number of P and the ratio P:U. The trained FCN is bundled in a all-in-one pipeline to permit a high-thoughtput analysis of mSCT. The pipeline offers detection, segmentation,characterization and visualization of mSCTs as well as a software solution to manage multiple videos with different metadatas