Pruning to Increase Taylor Dispersion in Physarum polycephalum Networks

How do the topology and geometry of a tubular network affect the spread of particles within fluid flows? We investigate patterns of effective dispersion in the hierarchical, biological transport network formed by Physarum polycephalum. We demonstrate that a change in topology - pruning in the foraging state - causes a large increase in effective dispersion throughout the network. By comparison, changes in the hierarchy of tube radii result in smaller and more localized differences. Pruned networks capitalize on Taylor dispersion to increase the dispersion capability.Comment: 5 pages, 4 figures, 11 pages supplemental materia

An algorithm to enumerate all possible protein conformations verifying a set of distance constraints

International audienceBackground: The determination of protein structures satisfying distance constraints is an important problem in structural biology. Whereas the most common method currently employed is simulated annealing, there have been other methods previously proposed in the literature. Most of them, however, are designed to find one solution only. Results: In order to explore exhaustively the feasible conformational space, we propose here an interval Branch-and-Prune algorithm (iBP) to solve the Distance Geometry Problem (DGP) associated to protein structure determination. This algorithm is based on a discretization of the problem obtained by recursively constructing a search space having the structure of a tree, and by verifying whether the generated atomic positions are feasible or not by making use of pruning devices. The pruning devices used here are directly related to features of protein conformations. Conclusions: We described the new algorithm iBP to generate protein conformations satisfying distance constraints, that would potentially allows a systematic exploration of the conformational space. The algorithm iBP has been applied on three α-helical peptides

Operations research: from computational biology to sensor network

In this dissertation we discuss the deployment of combinatorial optimization methods for modeling and solve real life problemS, with a particular emphasis to two biological problems arising from a common scenario: the reconstruction of the three-dimensional shape of a biological molecule from Nuclear Magnetic Resonance (NMR) data. The fi rst topic is the 3D assignment pathway problem (APP) for a RNA molecule. We prove that APP is NP-hard, and show a formulation of it based on edge-colored graphs. Taking into account that interactions between consecutive nuclei in the NMR spectrum are diff erent according to the type of residue along the RNA chain, each color in the graph represents a type of interaction. Thus, we can represent the sequence of interactions as the problem of fi nding a longest (hamiltonian) path whose edges follow a given order of colors (i.e., the orderly colored longest path). We introduce three alternative IP formulations of APP obtained with a max flow problem on a directed graph with packing constraints over the partitions, which have been compared among themselves. Since the last two models work on cyclic graphs, for them we proposed an algorithm based on the solution of their relaxation combined with the separation of cycle inequalities in a Branch & Cut scheme. The second topic is the discretizable distance geometry problem (DDGP), which is a formulation on discrete search space of the well-known distance geometry problem (DGP). The DGP consists in seeking the embedding in the space of a undirected graph, given a set of Euclidean distances between certain pairs of vertices. DGP has two important applications: (i) fi nding the three dimensional conformation of a molecule from a subset of interatomic distances, called Molecular Distance Geometry Problem, and (ii) the Sensor Network Localization Problem. We describe a Branch & Prune (BP) algorithm tailored for this problem, and two versions of it solving the DDGP both in protein modeling and in sensor networks localization frameworks. BP is an exact and exhaustive combinatorial algorithm that examines all the valid embeddings of a given weighted graph G=(V,E,d), under the hypothesis of existence of a given order on V. By comparing the two version of BP to well-known algorithms we are able to prove the e fficiency of BP in both contexts, provided that the order imposed on V is maintained

Intraoperative, Quantitative, and Non-Contact Blood Volume Flow Measurement via Indocyanine Green Fluorescence Angiography

In vielen Fällen unterziehen sich Patienten einer Revaskularisationsoperation wenn sie an einer zerebrovaskulären Erkrankung leiden, die eine Hypoperfusion des Gehirns verursacht. Dieser chirurgische Eingriff wird häufig als offene Operation durchgeführt und hat das Ziel, die Gefäßfunktion, insbesondere den Blutfluss, wiederherzustellen. Hierzu wird eine Anastomose (Verbindung von Arterien) angelegt, um den Fluss zu einem hypoperfundierten Gehirnareal zu erhöhen. In ungefähr 10% der Eingriffe treten nach der Operation Komplikationen auf, die zum Teil auf eine unzureichende Durchflusssteigerung zurückgeführt werden. Daher sollte der Blutfluss intraoperativ überprüft werden, um die Qualität des Eingriffs im Operationssaal zu beurteilen und schnell eingreifen zu können. Damit könnte ein negativer Ausgang für den Patienten verhindert werden. Der derzeitige Stand der Technik in der intraoperativen und quantitativen Blutflussmessung ist die Nutzung der Ultraschall-Transitzeit-Durchflusssonde. Sie gibt einen quantitativen Flusswert an, muss jedoch das Gefäß umschließen. Dies ist einerseits umständlich für den Chirurgen und andererseits birgt es das Risiko von Kontaminationen, Gefäßquetschungen und der Gefäßruptur. Eine alternative Methode ist die Indocyaningrün (ICG) Fluoreszenzangiographie (FA), welche eine kamerabasierte Methode ist. Sie ist der Stand der Technik in der hochauflösenden anatomischen Visualisierung des Situs und kann zusätzlich dem Chirurgen eine qualitative funktionelle Darstellung der Gefäße im Sichtfeld liefern. Der Stand der Wissenschaft zur Quantifizierung des Blutflusses mittels ICG-FA konnten bisher keine verlässlichen Fluss- werte liefern. Die vorliegende Arbeit analysiert und verbessert die Eignung von ICG FA zu Bereitstellung von verlässlichen und quantitativen Blutflusswerten, indem 1. geklärt wird, wie akkurat die Messung durchgeführt werden kann. 2. Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit entwickelt werden. 3. die Existenz eines systematischen Fehlers abgeleitet wird. 4. eine Methode zur Kompensation des systematischen Fehlers entwickelt wird. 5. ein Algorithmus zur Verarbeitung der eingehenden Videodaten für eine Ausgabe eines Durchflusswertes bereitgestellt wird. 6. die Validierung der vorgeschlagenen Methoden und des Arbeitsablaufs in einer ex vivo und in vivo Studie durchgeführt wird. Die in dieser Arbeit vorgeschlagene Messung basiert auf dem systemic mean transit time theorem für Systeme mit einem Eingang und einem Ausgang. Um den Fluss zu berechnen müssen die Transitzeit eines ICG-Bolus für eine zu bestimmenden Strecke und die Querschnittsfläche des Gefäßes ermittelt werden. Es wurden Methoden entwickelt, um den Blutvolumenstrom zu messen und um Fehlerquellen bei dieser Messung der einzelnen Parameter zu identifizieren, quantifizieren und reduzieren. Die statistischen Fehler bei der Messung der Transitstrecke und der Transitzeit des ICG- Bolus sowie der Querschnittsfläche des Gefäßes werden in der Forschung oft vernachlässigt. In dieser Arbeit wurden die Fehler mit Hilfe von in silico Modellen quantifiziert. Es zeigte sich, dass der Fehler zu groß für eine zuverlässige Blutflussmessung ist und daher Methoden zu seiner Reduzierung benötigt werden. Um den Fehler bei der Längenmessung deutlich zu reduzieren, wurde eine Methode vorgestellt, welche die diskrete Mittellinie wieder in eine kontinuierliche überführt. Dabei wird der Fehler in der Längenmessung signifikant reduziert und der Fehler von der räumlichen Orientierung der Struktur entkoppelt. In ähnlicher Weise wurde eine Methode vorgestellt, welche die gemessenen diskreten Indikatorverdünnungskurven (IDCs) ebenso in kontinuierliche überführt, um den Fehler in der Laufzeitmessung des ICG-Bolus zu reduzieren. Der propagierte statistische Fehler der Blutflussmessung wurde auf einen akzeptablen und praktikablen Wert von 20 % bis 30 % reduziert. Die Präsenz eines systematischen Fehlers bei der optischen Messung des Blutflusses wurde identifiziert und aus der Definition des Volumenflusses theoretisch abgeleitet. Folgend wird eine Methode zur Kompensation des Fehlers vorgestellt. Im ersten Schritt wird eine Fluid-Strömungssimulation genutzt, um die räumlich-zeitliche Konzentration des ICG in einem Blutgefäß zu berechnen. Anschließend wird die Konzentration an ein neu entwickeltes Fluoreszenz-Monte-Carlo-Multizylinder (FMCMC) Modell übergeben, das die Ausbreitung von Photonen in einem Gefäß simuliert. Dabei wird der Ort der Fluoreszenzereignisse der emittierten Photonen ermittelt und der systematische Fehler bestimmt. Dies ermöglicht die Kompensation des systematischen Fehlers. Es zeigte sich, dass dieser Fehler unabhängig von dem Volumenfluss ist, solange die Strömung laminar ist, aber abhängig vom Durchmesser des Gefäßes und dem Zeitpunkt der Messung. Die Abhängigkeit vom Durchmesser ist reduziert bei Messungen zu einem früheren Zeitpunkt. Daher ist es vorteilhaft, die erste Ankunft des ICG-Bolus zur Bestimmung der Transitzeit zu verwenden, um den Einfluss des Durchmessers auf den Fehler zu verringern und somit die Messung robuster durchzuführen. Um die Genauigkeit der Messung in einem Experiment zu beweisen, wurde ein ex vivo Experiment unter Verwendung von Schweineblut und Kaninchen Aorten konzipiert und durchgeführt. Es zeigte sich, dass der durch den vorgeschlagenen Algorithmus ermittelte Fluss mit der Referenzmessung (einem industriellem Durchflussmesser) übereinstimmt. Die statistische Streuung der gemessenen Flussdaten durch den Algorithmus stimmte mit der zuvor ermittelten statistischen Fehlerspanne überein, was den in silico Ansatz validiert. Es wurde eine retrospektive in vivo Studie an Menschen durchgeführt, die sich einer extrakraniellen-zu-intrakraniellen (EC-IC) Bypass Operation unterzogen hatten. Die Analyse der FA-Daten ergab eine gute Übereinstimmung mit der klinischen Referenzmethode, jedoch mit dem großen Vorteil, dass kein Kontakt zum Gewebe erforderlich war. Zusätzlich wurde gezeigt, dass simultan Flusswerte für mehrere Gefäße im Sichtfeld der Kamera gemessen werden können. Die vorgestellten Ergebnisse sind ein Proof of Concept für die Eignung der vorgestellten intraoperativen, quantitativen und optischen Messung des Blutvolumenstroms mittels ICG FA. Diese Arbeit ebnet den Weg für den klinischen Einsatz dieser Methode in Ergänzung zum aktuellen klinischen Stand der Technik. Sie könnte zukünftig dem Chirurgen eine neuartige Messung des Blutvolumenstroms zur Verfügung stellen und dabei potentiell das Risiko einer Komplikation reduzieren und damit das Wohl der Patienten verbessern

Efficient Analysis in Multimedia Databases

The rapid progress of digital technology has led to a situation where computers have become ubiquitous tools. Now we can find them in almost every environment, be it industrial or even private. With ever increasing performance computers assumed more and more vital tasks in engineering, climate and environmental research, medicine and the content industry. Previously, these tasks could only be accomplished by spending enormous amounts of time and money. By using digital sensor devices, like earth observation satellites, genome sequencers or video cameras, the amount and complexity of data with a spatial or temporal relation has gown enormously. This has led to new challenges for the data analysis and requires the use of modern multimedia databases. This thesis aims at developing efficient techniques for the analysis of complex multimedia objects such as CAD data, time series and videos. It is assumed that the data is modeled by commonly used representations. For example CAD data is represented as a set of voxels, audio and video data is represented as multi-represented, multi-dimensional time series. The main part of this thesis focuses on finding efficient methods for collision queries of complex spatial objects. One way to speed up those queries is to employ a cost-based decompositioning, which uses interval groups to approximate a spatial object. For example, this technique can be used for the Digital Mock-Up (DMU) process, which helps engineers to ensure short product cycles. This thesis defines and discusses a new similarity measure for time series called threshold-similarity. Two time series are considered similar if they expose a similar behavior regarding the transgression of a given threshold value. Another part of the thesis is concerned with the efficient calculation of reverse k-nearest neighbor (RkNN) queries in general metric spaces using conservative and progressive approximations. The aim of such RkNN queries is to determine the impact of single objects on the whole database. At the end, the thesis deals with video retrieval and hierarchical genre classification of music using multiple representations. The practical relevance of the discussed genre classification approach is highlighted with a prototype tool that helps the user to organize large music collections. Both the efficiency and the effectiveness of the presented techniques are thoroughly analyzed. The benefits over traditional approaches are shown by evaluating the new methods on real-world test datasets