GPCA vs. PCA in Recognition and 3-D Localization of Ultrasound Reflectors

In this paper, a new method of classification and localization of reflectors, using the time-of-flight (TOF) data obtained from ultrasonic transducers, is presented. The method of classification and localization is based on Generalized Principal Component Analysis (GPCA) applied to the TOF values obtained from a sensor that contains four ultrasound emitters and 16 receivers. Since PCA works with vectorized representations of TOF, it does not take into account the spatial locality of receivers. The GPCA works with two-dimensional representations of TOF, taking into account information on the spatial position of the receivers. This report includes a detailed description of the method of classification and localization and the results of achieved tests with three types of reflectors in 3-D environments: planes, edges, and corners. The results in terms of processing time, classification and localization were very satisfactory for the reflectors located in the range of 50–350 cm

Multimodal FTIR Microscopy-guided Acquisition and Interpretation of MALDI Mass Spectrometry Imaging Data

Multimodale klinische Bildgebung stellt eine der bedeutendsten Entwicklung der letzten Jahrzehnte dar. Neben der Kombination komplementärer in vivo Sensoren in beispielsweise PET-MRI oder SPECT-CT sind auch ex vivo Analyseverfahren, welche eine genauere Beschreibung der Probe ermöglichen, in den Bereich der (prä)klinischen Diagnostik vorgedrungen. Eine der vielversprechendsten Techniken in diesem Zusammenhang stellt die bildgebende Massenspektrometrie dar, welche die Verteilungsmuster hunderter Biomoleküle oder Pharmazeutika semi-quantitativ erfasst. Dabei kommt das Verfahren ohne die Verwendung von markierten Substanzen aus und erlaubt eine höhere räumliche und spektrale Auflösung im Vergleich zu in vivo Sensoren. Allerdings unterliegt die Technik auch einigen wesentlichen Einschränkungen, da die Datenakquisition besonders bei der Verwendung von ultrahochauflösenden FTICR-Detektoren sehr langsam erfolgt. Die niedrige Durchsatzleistung und damit verbundene unhandliche Datenmenge erschwert somit die Analyse größerer Patientenkohorten, wodurch ein Bedarf an multimodalen Lösungsansätzen besteht. Ein geeignetes Verfahren in dieser Hinsicht stellt die Schwingungsspektroskopie (bsp. Infrarotspektroskopie) dar, welche räumliche Details vergleichsweise schnell erfasst; dabei allerdings keine Rückschlüsse auf die Verteilung bestimmter chemischer Substanzen ermöglicht. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein MATLAB-gestütztes Verfahren zur multimodalen Akquirierung von Infrarotspektroskopie- und Massenspektrometrie-Daten entwickelt und bewertet. Dabei werden räumliche Strukturen und Zellpopulationen innerhalb von Geweben mittels FTIR-basierter Clusteranalyse segmentiert. Anschließend kann die chemische Zusammensetzung einzelner Segmente zielgerichtet akquiriert und verglichen werden. Das entwickelte Verfahren funktioniert dabei unabhängig von konventioneller histopathologischer Gewebeannotation. Ein wichtiger Faktor bei Mittelinfrarot- und Massenspektrometrie-Messungen auf Gewebe stellt die Zusammensetzung der verwendeten Objektträger-Beschichtung dar. Für die Bewertung der erhaltenen Spektren und der damit verbundenen Bildsegmentierung wurden deshalb Experimente auf Indiumzinnoxid, Silberzinnoxid und Gold durchgeführt und verglichen. Dabei konnte gezeigt werden, dass Infrarot- und Massenspektrometrie-Bilder von der gleichen Probe auf Gold mit hoher Qualität aufgenommen werden können. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass durch einfache Infrarotsegmentierung eine Identifizierung relevanter morphologischer Gehirnstrukturen möglich ist. Die erzielte räumliche Präzision und Auflösung der Infrarot-Segmente stellt dabei einen deutlichen Mehrwert gegenüber der direkten Segmentierung von Massenspektrometriebildern dar. Darüber hinaus können Infrarotsegmente bereits vor der eigentlichen MS-Messung generiert werden. Nach erfolgter Methodenentwicklung und Validierung konnte diese auf verschiedene diagnostische Studien angewendet werden. In einem ersten Anwendungsbeispiel konnten in Mäuse xenotransplantierte humane Glioblastomzellen mit erhöhter Präzision visualisiert werden. Darüber hinaus wurde eine im korrespondierenden H&E-Bild unauffällige, den Tumor-umschließende Struktur identifiziert. Durch den erfolgreichen Transfer der Infrarotsegmente in das Koordinatensystem von nachfolgend gemessenen MS-Bildern, konnten spezifische Markersignaturen automatisch extrahiert werden. Im Zuge dessen konnte die Authentizität Tumorstruktur sowie der zweiten Tumor-assoziierten Struktur durch spezifische Massen bekräftigt werden. In einer weiteren Studie, wurde die entwickelte Methode für das automatische Screening von Markersignaturen in Niemann-Pick Typ C1 ähnlichen murinen Kleinhirnschnitten getestet. Dabei konnten regionsspezifische, im Gesamtdatensatz insignifikante Änderungen in der Lipidzusammensetzung automatisiert uns Annotations-unabhängig erfasst werden. In einer weiteren Infrarotspektroskopie-Studie an 89 kryokonservierten GIST Schnitten von 27 Patienten konnte eine schnelle und simultane Segmentierung aller Gewebeproben exemplarisch gezeigt werden. Dabei wurden farbkodierte Bilder aller Proben generiert, in denen gleiche Farben für eine spektrale Ähnlichkeit stehen. Durch den Abgleich der erhaltenen Farbcodes mit histopathologisch annotierten Folgeschnitten konnten zwei der fünf dargestellten Farbgruppen mit dem Auftreten von Tumorzellen assoziiert werden. Die anderen Gruppen repräsentierten Fibrosen, Nekrosen und weitere nicht-tumoröse Gewebeanteile. Abschließend wurde die Struktur-gerichtete Akquisition von ultrahochauflösenden FTICR-MS Bildern gezeigt, welche auf Basis von Mittelinfrarotbildern der identischen Gewebeprobe abgeleitet wurden. Indem die zeitaufwändige MS-Messung ausschließlich auf kleinere Strukturen von Interesse (wie beispielsweise die Körnerzell-Schicht der Cornu Ammonis) gerichtet wurde, konnte eine Zeit- und Datenersparnis von bis zu 97.8% gegenüber der vollständigen Messung erreicht werden. Damit ist ein großer Schritt hin zur Implementierung von ultrahochauflösender Massenspektrometrie im klinischen Umfeld erfolgt

RADAR Based Collision Avoidance for Unmanned Aircraft Systems

Unmanned Aircraft Systems (UAS) have become increasingly prevalent and will represent an increasing percentage of all aviation. These unmanned aircraft are available in a wide range of sizes and capabilities and can be used for a multitude of civilian and military applications. However, as the number of UAS increases so does the risk of mid-air collisions involving unmanned aircraft. This dissertation aims present one possible solution for addressing the mid-air collision problem in addition to increasing the levels of autonomy of UAS beyond waypoint navigation to include preemptive sensor-based collision avoidance. The presented research goes beyond the current state of the art by demonstrating the feasibility and providing an example of a scalable, self-contained, RADAR-based, collision avoidance system. The technology described herein can be made suitable for use on a miniature (Maximum Takeoff Weight \u3c 10kg) UAS platform. This is of paramount importance as the miniature UAS field has the lowest barriers to entry (acquisition and operating costs) and consequently represents the most rapidly increasing class of UAS

Multistage adaptive noise cancellation and multi-dimensional signal processing for ultrasonic nondestructive evaluation

Ultrasonic signal processing presents several challenges with respect to both noise removal and interpretation. The interference of unwanted reflections from material grain structure can render the data extremely noisy and mask the detection of small flaws. It is therefore imperative to separate the flaw reflections from grain noise. The interpretation or classification of ultrasonic signals in general is relatively difficult due to the complexity of the physical process and similarity of signals from various classes of reflectors;Adaptive noise cancellation techniques are ideally suited for reducing spatially varying noise due to the grain structure of material in ultrasonic nondestructive evaluation. In this research, a multi-stage adaptive noise cancellation (MANC) scheme is proposed for reducing spatially varying grain noise and enhancing flaw detection in ultrasonic signals. The overall scheme is based on the use of an adaptive least mean square error (LMSE) filter with primary and reference signals derived from two adjacent positions of the transducers. Since grain noise is generally uncorrelated, in contrast to the correlated flaw echoes, adaptive filtering algorithms exploit the correlation properties of signals in a C-scan image to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) of the output signal;A neural network-based signal classification system is proposed for the interpretation of ultrasonic signals obtained from inspection of welds, where signals have to be classified as resulting from porosity, slag, lack of fusion, or cracks in the weld region. Standard techniques rely on differences in individual A-scans to classify the signals. This thesis investigates the need for investigating signal features that incorporate the effects of beam spread and echo dynamics. Such effects call for data interpretation schemes that include a neighborhood of A-scans carrying information about a reflector. Several ultrasonic signal features based on the information in a two-dimensional array of ultrasonic waveforms, ranging from the estimation of statistical characteristics of signals to two and three-dimensional transform-based methods, are evaluated. A two-dimensional scan of ultrasonic testing is also represented in the form of images (B- and B\u27-scans). Multidimensional signal and image-processing algorithms are used to analyze the images. Two and three-dimensional Fourier transforms are applied to ultrasonic data that are inherently three-dimensional in nature (2 spatial and 1 time). A variety of transform-based features are then utilized for obtaining the final classification

The Public Service Media and Public Service Internet Manifesto

This book presents the collectively authored Public Service Media and Public Service Internet Manifesto and accompanying materials.The Internet and the media landscape are broken. The dominant commercial Internet platforms endanger democracy. They have created a communications landscape overwhelmed by surveillance, advertising, fake news, hate speech, conspiracy theories, and algorithmic politics. Commercial Internet platforms have harmed citizens, users, everyday life, and society. Democracy and digital democracy require Public Service Media. A democracy-enhancing Internet requires Public Service Media becoming Public Service Internet platforms – an Internet of the public, by the public, and for the public; an Internet that advances instead of threatens democracy and the public sphere. The Public Service Internet is based on Internet platforms operated by a variety of Public Service Media, taking the public service remit into the digital age. The Public Service Internet provides opportunities for public debate, participation, and the advancement of social cohesion. Accompanying the Manifesto are materials that informed its creation: Christian Fuchs’ report of the results of the Public Service Media/Internet Survey, the written version of Graham Murdock’s online talk on public service media today, and a summary of an ecomitee.com discussion of the Manifesto’s foundations