Métodos computacionales en topología y sistemas dinámicos

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, leída el 15-09-2021Fac. de Ciencias MatemáticasTRUEunpu

(Hiperespacios, teoría de la forma y topología computacional)

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, Departamento de Geometría y Topología, leída el 15-12-2015Esta tesis trata sobre aproximaciones de espacios métricos compactos. La aproximación y reconstrucción de espacios topológicos mediante otros más sencillos es un tema antigüo en topología geométrica. La idea es construir un espacio muy sencillo lo más parecido posible al espacio original. Como es muy difícil (o incluso no tiene sentido) intentar obtener una copia homeomorfa, el objetivo será encontrar un espacio que preserve algunas propriedades topológicas (algebraicas o no) como compacidad, conexión, axiomas de separación, tipo de homotopía, grupos de homotopía y homología, etc. Los primeros candidatos como espacios sencillos con propiedades del espacio original son los poliedros. Ver el artículo [45] para los resultados principales. En el germen de esta idea, destacamos los estudios de Alexandroff en los años 20, relacionando la dimensión del compacto métrico con la dimensión de ciertos poliedros a través de aplicaciones con imágenes o preimágenes controladas (en términos de distancias). En un contexto más moderno, la idea de aproximación puede ser realizada construyendo un complejo simplicial basado en el espacio original, como el complejo de Vietoris-Rips o el complejo de Cech y comparar su realización con él. En este sentido, tenemos el clásico lema del nervio [12, 21] el cual establece que para un recubrimiento por abiertos “suficientemente bueno" del espacio (es decir, un recubrimiento con miembros e intersecciones contractibles o vacías), el nervio del recubrimiento tiene el tipo de homotopía del espacio original. El problema es encontrar estos recubrimientos (si es que existen). Para variedades Riemannianas, existen algunos resultados en este sentido, utilizando los complejos de Vietoris-Rips. Hausmann demostró [35] que la realización del complejo de Vietoris-Rips de la variedad, para valores suficientemente bajos del parámetro, tiene el tipo de homotopía de dicha variedad. En [40], Latschev demostró una conjetura establecida por Hausmann: El tipo de homotopía de la variedad se puede recuperar utilizando un conjunto finito de puntos (suficientemente denso) para el complejo de Vietoris-Rips. Los resultados de Petersen [58], comparando la distancia Gromov-Hausdorff de los compactos métricos con su tipo de homotopía, son también interesantes. Aquí, los poliedros salen a relucir en las demostraciones, no en los resultados...This thesis is about approximations of metric compacta. The approximation and reconstruction of topological spaces using simpler ones is an old theme in geometric topology. One would like to construct a very simple space as similar as possible to the original space. Since it is very difficult (or does not make sense) to obtain a homeomorphic copy, the goal will be to find an space preserving some (algebraic) topological properties such as compactness, connectedness, separation axioms, homotopy type, homotopy and homology groups, etc. The first candidates to act as the simple spaces reproducing some properties of the original space are polyhedra. See the survey [45] for the main results. In the very beginnings of this idea, we must recall the studies of Alexandroff around 1920, relating the dimension of compact metric spaces with dimension of polyhedra by means of maps with controlled (in terms of distance) images or preimages. In a more modern framework, the idea of approximation can be carried out constructing a simplicial complex, based on our space, such as the Vietoris-Rips complex or the Cech complex, and compare its realization with it. In this direction, for example, we find the classical Nerve Lemma [12, 21] which claims that for a “good enough" open cover of the space (meaning an open covering with contractible or empty members and intersections), the nerve of the cover has the homotopy type of our original space. The problem is to find those good covers (if they exist). For Riemannian manifolds, there are some results concerning its approximation by means of the Vietoris-Rips complex. Hausmann showed [35] that the realization of the Vietoris-Rips complex of the manifold, for a small enough parameter choice, has the homotopy type of the manifold. In [40], Latschev proved a conjecture made by Hausmann: The homotopy type of the manifold can be recovered using only a (dense enough) finite set of points of it, for the Vietoris-Rips complex. The results of Petersen [58], comparing the Gromov-Hausdorff distance of metric compacta with their homotopy types, are also interesting. Here, polyhedra are just used in the proofs, not in the results...Depto. de Álgebra, Geometría y TopologíaFac. de Ciencias MatemáticasTRUEunpu

Segmentation of medical images under topological constraints

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, February 2006.Includes bibliographical references (p. 135-142).Major advances in the field of medical imaging over the past two decades have provided physicians with powerful, non-invasive techniques to probe the structure, function, and pathology of the human body. This increasingly vast and detailed amount of information constitutes a great challenge for the medical imaging community, and requires significant innovations in all aspect of image processing. To achieve accurate and topologically-correct delineations of anatomical structures from medical images is a critical step for many clinical and research applications. In this thesis, we extend the theoretical tools applicable to the segmentation of images under topological control, apply these new concepts to broaden the class of segmentation methodologies, and develop generally applicable and well-founded algorithms to achieve accurate segmentations of medical images under topological constraints. First, we introduce a digital concept that offers more flexibility in controlling the topology of digital segmentations. Second, we design a level set framework that offers a subtle control over the topology of the level set components. Our method constitutes a trade-off between traditional level sets and topology-preserving level sets.(cont.) Third, we develop an algorithm for the retrospective topology correction of 3D digital segmentations. Our method is nested in the theory of Bayesian parameter estimation, and integrates statistical information into the topology correction process. In addition, no assumption is made on the topology of the initial input images. Finally, we propose a genetic algorithm to accurately correct the spherical topology of cortical surfaces. Unlike existing approaches, our method is able to generate several potential topological corrections and to select the maximum-a-posteriori retessellation in a Bayesian framework. Our approach integrates statistical, geometrical, and shape information into the correction process, providing optimal solutions relatively to the MRI intensity profile and the expected curvature.by Florent Ségonne.Ph.D

Inverse boundary spectral problem for Riemannian polyhedra

The object under consideration is an admissible Riemannian polyhedron M with a piece-wise smooth boundary δM. This is a finite n-dimensional simplicial complex equipped with a family of Riemannian metrics smooth inside each simplex. We introduce an anisotropic Dirichlet Laplace operator in a weak sense for the admissible Riemannian polyhedron and define a set of boundary spectral data Γ, {λκ, δυφκ|Γ}∞κ=1 on an open part Γ ∩ δM, where λκ are the eigenvalues on Γ and δυφκ|Γ are the traces of normal derivatives of eigenfunctions of the Laplacian. The main result of the work is: if two admissible Riemannian polyhedra M and M have open diffeomorphic parts of the boundaries Γ ∩ δM and Γ ∩ δM such that the set of boundary spectral data on Γ coincides with the set of boundary spectral data on Γ, then there is one-to-one correspondence between M and M as simplicial complexes and they are also isometric as metric spaces. A new technique was developed to tackle the problem. That technique incorporated two methods: BC-method generalized and adjusted for the admissible Riemannian polyhedra and the technique of Gaussian beams extended for anisotropic piecewise smooth media

Amélioration des ouvertures par chemins pour l'analyse d'images à N dimensions et implémentations optimisées

The detection of thin and oriented features in an image leads to a large field of applications specifically in medical imaging, material science or remote sensing. Path openings and closings are efficient morphological operators that use flexible oriented paths as structuring elements. They are employed in a similar way to operators with rotated line segments as structuring elements, but are more effective as they can detect linear structures that are not necessarily locally perfectly straight. While their theory has always allowed paths in arbitrary dimensions, de facto implementations were only proposed in 2D. Recently, a new implementation was proposed enabling the computation of efficient d-dimensional path operators. However this implementation is limited in the sense that it is not robust to noise. Indeed, in practical applications, for path operators to be effective, structuring elements must be sufficiently long so that they correspond to the length of the desired features to be detected. Yet, path operators are increasingly sensitive to noise as their length parameter L increases. The first part of this work is dedicated to cope with this limitation. Thus, we will propose an efficient d-dimensional algorithm, the robust path operators, which use a larger family of flexible structuring elements. Given an arbitrary length parameter G, path propagation is allowed if disconnections between two pixels belonging to a path is less or equal to G and so, render it independent of L. This simple assumption leads to a constant memory bookkeeping and results in a low complexity. The developed operators have been compared qualitatively and quantitatively to other efficient methods for the detection of line-like features. As an application, robust path openings have been integrated into a complete chain of image processing for the modelling and the characterization of glass fibers reinforced polymer. Our study has also led us to focus our interest on recent morphological connected filters based on geodesic measurements. These filters are a good alternative to path operators as they are efficient at detecting the so-called "tortuous" shapes in an image which is precisely the main limitation of path operators. Combining the local robustness of the robust path operators with the ability of geodesic attribute-based filters to recover "tortuous" shapes have enabled us to propose another original algorithm, the selective and robust path operators.La détection de structures fines et orientées dans une image peut mener à un très large champ d'applications en particulier dans le domaine de l'imagerie médicale, des sciences des matériaux ou de la télédétection. Les ouvertures et fermetures par chemins sont des opérateurs morphologiques utilisant des chemins orientés et flexibles en guise d'éléments structurants. Ils sont utilisés de la même manière que les opérateurs morphologiques utilisant des segments orientés comme éléments structurants mais sont plus efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures pouvant être localement non rigides. Récemment, une nouvelle implémentation des opérateurs par chemins a été proposée leur permettant d'être appliqués à des images 2D et 3D de manière très efficace. Cependant, cette implémentation est limitée par le fait qu'elle n'est pas robuste au bruit affectant les structures fines. En effet, pour être efficaces, les opérateurs par chemins doivent être suffisamment longs pour pouvoir correspondre à la longueur des structures à détecter et deviennent de ce fait beaucoup plus sensibles au bruit de l'image. La première partie de ces travaux est dédiée à répondre à ce problème en proposant un algorithme robuste permettant de traiter des images 2D et 3D. Nous avons proposé les opérateurs par chemins robustes, utilisant une famille plus grande d'éléments structurants et qui, donnant une longueur L et un paramètre de robustesse G, vont permettre la propagation du chemin à travers des déconnexions plus petites ou égales à G, rendant le paramètre G indépendant de L. Cette simple proposition mènera à une implémentation plus efficace en terme de complexité de calculs et d'utilisation mémoire que l'état de l'art. Les opérateurs développés ont été comparés avec succès avec d'autres méthodes classiques de la détection des structures curvilinéaires de manière qualitative et quantitative. Ces nouveaux opérateurs ont été par la suite intégrés dans une chaîne complète de traitement d'images et de modélisation pour la caractérisation des matériaux composite renforcés avec des fibres de verres. Notre étude nous a ensuite amenés à nous intéresser à des filtres morphologiques récents basés sur la mesure de caractéristiques géodésiques. Ces filtres sont une bonne alternative aux ouvertures par chemins car ils sont très efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures présentant de fortes tortuosités ce qui est précisément la limitation majeure des ouvertures par chemins. La combinaison de la robustesse locale des ouvertures par chemins robustes et la capacité des filtres par attributs géodésiques à recouvrer les structures tortueuses nous ont permis de proposer un nouvel algorithme, les ouvertures par chemins robustes et sélectives

Amélioration des ouvertures par chemins pour l'analyse d'images à N dimensions et implémentations optimisées

La détection de structures fines et orientées dans une image peut mener à un très large champ d'applications en particulier dans le domaine de l'imagerie médicale, des sciences des matériaux ou de la télédétection. Les ouvertures et fermetures par chemins sont des opérateurs morphologiques utilisant des chemins orientés et flexibles en guise d'éléments structurants. Ils sont utilisés de la même manière que les opérateurs morphologiques utilisant des segments orientés comme éléments structurants mais sont plus efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures pouvant être localement non rigides. Récemment, une nouvelle implémentation des opérateurs par chemins a été proposée leur permettant d'être appliqués à des images 2D et 3D de manière très efficace. Cependant, cette implémentation est limitée par le fait qu'elle n'est pas robuste au bruit affectant les structures fines. En effet, pour être efficaces, les opérateurs par chemins doivent être suffisamment longs pour pouvoir correspondre à la longueur des structures à détecter et deviennent de ce fait beaucoup plus sensibles au bruit de l'image. La première partie de ces travaux est dédiée à répondre à ce problème en proposant un algorithme robuste permettant de traiter des images 2D et 3D. Nous avons proposé les opérateurs par chemins robustes, utilisant une famille plus grande d'éléments structurants et qui, donnant une longueur L et un paramètre de robustesse G, vont permettre la propagation du chemin à travers des déconnexions plus petites ou égales à G, rendant le paramètre G indépendant de L. Cette simple proposition mènera à une implémentation plus efficace en terme de complexité de calculs et d'utilisation mémoire que l'état de l'art. Les opérateurs développés ont été comparés avec succès avec d'autres méthodes classiques de la détection des structures curvilinéaires de manière qualitative et quantitative. Ces nouveaux opérateurs ont été par la suite intégrés dans une chaîne complète de traitement d'images et de modélisation pour la caractérisation des matériaux composite renforcés avec des fibres de verres. Notre étude nous a ensuite amenés à nous intéresser à des filtres morphologiques récents basés sur la mesure de caractéristiques géodésiques. Ces filtres sont une bonne alternative aux ouvertures par chemins car ils sont très efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures présentant de fortes tortuosités ce qui est précisément la limitation majeure des ouvertures par chemins. La combinaison de la robustesse locale des ouvertures par chemins robustes et la capacité des filtres par attributs géodésiques à recouvrer les structures tortueuses nous ont permis de proposer un nouvel algorithme, les ouvertures par chemins robustes et sélectives.The detection of thin and oriented features in an image leads to a large field of applications specifically in medical imaging, material science or remote sensing. Path openings and closings are efficient morphological operators that use flexible oriented paths as structuring elements. They are employed in a similar way to operators with rotated line segments as structuring elements, but are more effective as they can detect linear structures that are not necessarily locally perfectly straight. While their theory has always allowed paths in arbitrary dimensions, de facto implementations were only proposed in 2D. Recently, a new implementation was proposed enabling the computation of efficient d-dimensional path operators. However this implementation is limited in the sense that it is not robust to noise. Indeed, in practical applications, for path operators to be effective, structuring elements must be sufficiently long so that they correspond to the length of the desired features to be detected. Yet, path operators are increasingly sensitive to noise as their length parameter L increases. The first part of this work is dedicated to cope with this limitation. Thus, we will propose an efficient d-dimensional algorithm, the robust path operators, which use a larger family of flexible structuring elements. Given an arbitrary length parameter G, path propagation is allowed if disconnections between two pixels belonging to a path is less or equal to G and so, render it independent of L. This simple assumption leads to a constant memory bookkeeping and results in a low complexity. The developed operators have been compared qualitatively and quantitatively to other efficient methods for the detection of line-like features. As an application, robust path openings have been integrated into a complete chain of image processing for the modelling and the characterization of glass fibers reinforced polymer. Our study has also led us to focus our interest on recent morphological connected filters based on geodesic measurements. These filters are a good alternative to path operators as they are efficient at detecting the so-called "tortuous" shapes in an image which is precisely the main limitation of path operators. Combining the local robustness of the robust path operators with the ability of geodesic attribute-based filters to recover "tortuous" shapes have enabled us to propose another original algorithm, the selective and robust path operators.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF