Textural Analysis by Means of a Grey Level Co-Occurrence Matrix Method on Patellar Tendon Ultrasonography is Useful for the Detection of Histological Changes after Whole-Body Vibration Training

Introducción: Las matrices de co-ocurrencia del nivel de gris (GLCM) son útiles para el análisis textural de imágenes ya la discriminación de patrones pero hasta ahora no se han aplicado sobre imágenes ecográficas del tendón. Objetivo: Análisis textural ecográfico del tendón rotuliano. Método: Estudio longitudinal analítico con 16 sujetos (8 mujeres y 8 hombres) jóvenes, sanos y sedentarios entrenados con una plataforma de vibración vertical (Fitvibe Medical) 2 días x 14 semanas. Se tomaron cortes ecográficos transversales del tendón rotuliano antes y después del entrenamiento con un ecógrafo Sonosite-180 (Lineal 5-10 MHz). Mediante el algoritmo GLCM de Image J v1.38 se calcularon las variables texturales Uniformidad (ASM), Contraste, Correlación, Homogeneidad (IDM) y la Entropía para cuatro orientaciones (0º, 90º, 180º y 270º) y tres distancias (d=1, 5 y 10 px). Se aplicó la prueba de Wilcoxon (i.c.95%) para muestras relacionadas (SPSS 15.0). Resultados: la Entropía (d=5) fue la más sensible a los cambios texturales; quizá la variable ASM, pueda resultar también de interés junto con el Contraste. Conclusiones: Ante la falta de referencias con el uso de la GLCM en el análisis textural de ecografía de tendón son necesarios más análisis que estudien cómo afectan los distintos parámetros a las variables texturales, cómo se relacionan entre sí y cuáles pueden ser los mejores ajustes del algoritmo para detectar cambios en el patrón textural.Actividad Física y DeporteTerapia y RehabilitaciónMedicin

Vision-based estimation of volume status in ultrasound

This thesis provides a proof-of-concept approach to the analysis of ultrasound imagery using machine learning and computer vision for the purposes of tracking relative changes in apparent circulating blood volume. Data for the models was collected from a simulation which involved having healthy subjects recline at angles between 0 and 90 degrees to induce changes in the size of the internal jugular vein (IJV) resulting from gravity. Ultrasound video clips were then captured of the IJV. The clips were segmented, followed by feature generation, feature selection and training of predictive models to determine the angle of inclination. This research provides insight into the feasibility of using automated analysis techniques to enhance portable ultrasound as a monitoring tool. In a dataset of 34 subjects the angle was predicted within 11 degrees. An accuracy of 89% was achieved for high/low classification

Machine vision techniques for inspection of dry-fibre composite preforms in the aerospace industry

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.This thesis presents the results of a three year investigation into machine vision techniques for in-process automated inspection of dry-fibre composite preforms. Efficient texture analysis based techniques have been developed, tested, and implemented in a prototype robotic assembly cell. Industrial constraints have been considered in the development of all the algorithms described. A single channel texture analysis model is described which can successfully segment images containing only a few textures. The model is based on convolution of the image with small kernels optimised for the task, and is elegant in the sense that it is computationally simple and easily realisable in low cost hardware. A new convolution kernel optimisation algorithm is described. It is demonstrated that convolution kernels can also be optimised to perform as edge operators in simple textured images. A novel boundary refinement algorithm is described which reduces the inspection errors inherent in texture based boundary estimates. The algorithm takes the form of a local search, using the texture estimate as a guiding template, and selects edge points by maximising a merit function. Optimum parameters for the merit function are obtained using multiple training images in conjunction with simple function optimisation algorithms.This study is funded by the Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) and Dowty Aerospace Propellers Ltd

Evolution de la surface de neige sur le plateau Antarctique (observation in situ et satellite)

La surface de neige sur le Plateau Antarctique joue un rôle important dans l'étude du bilan de masse et d'énergie de surface. Ses caractéristiques dépendent des interactions entre les conditions atmosphériques et le haut du manteau neigeux, à travers notamment les précipitations, la redistribution de neige par le vent et le métamorphisme. L'ensemble des aspects de la surface, i.e. le type de cristaux, la rugosité, la densité, l'albédo , sont regroupés sous la formule état de surface. L'objectif de cette thèse est l'étude de l'état de surface et de son évolution, en fonction des conditions atmosphériques, à l'aide d'observations in situ et satellite. L'analyse conjointe d'observations in situ, essentiellement à partir de photographies infrarouges de la surface (développement d'un algorithme examinant la texture des images), et satellite, principalement l'émission micro-onde du manteau neigeux (utilisation du rapport de polarisation sensible à la densité proche de la surface), a permis de montrer une dynamique rapide de la surface à Dôme C. En particulier, des périodes où le givre recouvre entièrement la surface sont observées et représentent environ 45% du temps. Cette dynamique est aussi caractérisée par des élévations rapides et importantes de la surface, pouvant être largement supérieures à l'accumulation annuelle moyenne de 8 cm (jusqu'à 20 cm en 2 heures). Le vent est déterminant dans l'évolution de la surface. Plus particulièrement, ces travaux ont montrés l'importance de la direction du vent pour la disparition du givre (perpendiculaire à la direction dominante, i.e. le sud-ouest). Enfin, la corrélation entre présence de givre et rapport de polarisation a permis d'étendre ces résultats sur les 10 années d'observation du satellite et ouvre la voie à la détection des précipitations par télédétection. La modélisation de l'émission micro-onde à 19 et 37 GHz a ensuite été menée à Dôme C à l'aide d'un modèle de transfert radiatif (DMRT-ML). Les propriétés du manteau neigeux (taille des grains, densité et température), utilisées en entrée du modèle, ont été mesurées durant la campagne d'été 2010 - 2011. Les résultats des simulations montrent que la densité de la neige proche de la surface est principalement responsable des variations du rapport de polarisation. Cette densité a ainsi été inversée à Dôme C sur 10 ans. Elle montre une tendance pluriannuelle à la baisse de 10 kg m-3 a-1, superposée à un cycle annuel et à des variations journalières / hebdomadaires. La mesure in situ de la densité et l'observation du givre coïncident avec les variations rapides de la densité estimée. L'évolution pluriannuelle conséquente mérite d'être prise en compte pour l'étude du bilan de masse de surface, les causes probables étant une hausse des précipitations ou une baisse de l'intensité du vent. Suivant une méthodologie similaire, l'évolution de la densité de surface a été déduite pour l'ensemble de l'Antarctique. Les variations spatiales mettent en évidence une tendance claire à la diminution de la densité sur une grande région entre Dôme C et Vostok et une région à l'est de Dôme C où elle augmente. À plus grande échelle, le rapport de polarisation moyen montre de grandes variations, signatures de la stratification en densité du manteau neigeux. L'étude de l'altimétrie satellite permettrat de corroborer ces résultats.The snow surface on the Antarctic Plateau plays an important role to study the surface mass and energy balance. Its characteristics depend on interactions between the atmospheric conditions and the top of the snowpack such as snowfall, snow remobilization by the wind and metamorphism. All the surface characteristics like type of crystals, roughness, density, albedo are rounded up the expression surface state. Objective of this thesis is to study the surface state and its evolution due to atmospheric conditions, from satellite and in situ observations. Analyzing together in situ and satellite observations, respectively from infrared pictures of the snow surface (developing an algorithm to study the image texture) and microwave emission of snow (using the polarization ratio that principally depends on the snow density near the surface), showed that the surface quickly evolves at Dome C. Specifically, periods where hoar covers totally the surface are observed and represents around 45% of time. Surface evolution is also characterized by rapid and high increase of the surface height which could be widely higher than the mean annual accumulation of 8 cm (to 20 cm in 2 hours). The wind is essential for the snow surface evolution. Especially, these works showed that wind direction changes during the disappearance of hoar crystals (perpendicular to the prevailing direction, i.e. the Southwest). Finally, correlation between presence of hoar on the surface and polarization ratio extended these results for the 10 years of satellite observation. It shows the potential to detect precipitation events from passive microwave observation. Modeling microwave emission at 19 and 37 GHz was performed at Dome C by a radiative transfer model (DMRT-ML). Snowpack properties (grain size, density and temperature) used as model inputs were measured during the 2010 2011 summer field campaign. Simulations results showed that the snow density near the surface is mainly responsible of the variations of polarization ratio. Surface density was thus estimated at Dome C for 10 years. The density evolution show a multi-annual trend of 10 kg m-3 a-1 decreasing, superimposed by an annual cycle and daily / weekly variations. In situ measurements of density and hoar observation are coincident with the rapid evolutions of estimated density. The substantial multi-annual decrease of density should be included in surface mass balance study because the causes are probably an increase of precipitation or a decrease of wind speed. Similar method was used to deduce the evolution of the near-surface snow surface for whole Antarctica. Spatial variations bring out a clear decrease trend of surface density over a large area between Dome C and Vostok and an area in the East of Dome C where density increases. For the whole Antarctic, the mean polarization ratio shows large variations which correspond to variations of the density stratification of the snowpack. Spatial altimetry would be useful to confirm these results.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF