89 research outputs found

    Experimental and Data-driven Workflows for Microstructure-based Damage Prediction

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    Materialermüdung ist die häufigste Ursache für mechanisches Versagen. Die Degradationsmechanismen, welche die Lebensdauer von Bauteilen bei vergleichsweise ausgeprägten zyklischen Belastungen bestimmen, sind gut bekannt. Bei Belastungen im makroskopisch elastischen Bereich hingegen, der (sehr) hochzyklischen Ermüdung, bestimmen die innere Struktur eines Werkstoffs und die Wechselwirkung kristallografischer Defekte die Lebensdauer. Unter diesen Umständen sind die inneren Degradationsphänomene auf der mikroskopischen Skala weitgehend reversibel und führen nicht zur Bildung kritischer Schädigungen, die kontinuierlich wachsen können. Allerdings sind einige Kornensembles in polykristallinen Metallen, je nach den lokalen mikrostrukturellen Gegebenheiten, anfällig für Schädigungsinitiierung, Rissbildung und -wachstum und wirken daher als Schwachstellen. Daher weisen Bauteile, die solchen Belastungen ausgesetzt sind, oft eine ausgeprägte Lebensdauerstreuung auf. Die Tatsache, dass ein umfassendes mechanistisches Verständnis für diese Degradationsprozesse in verschiedenen Werkstoffen nicht vorliegt, hat zur Folge, dass die derzeitigen Modellierungsbemühungen die mittlere Lebensdauer und ihre Varianz in der Regel nur mit unbefriedigender Genauigkeit vorhersagen. Dies wiederum erschwert die Bauteilauslegung und macht die Nutzung von Sicherheitsfaktoren während des Dimensionierungsprozesses erforderlich. Abhilfe kann geschaffen werden, indem umfangreiche Daten zu Einflussfaktoren und deren Wirkung auf die Bildung initialer Ermüdungsschädigungen erhoben werden. Die Datenknappheit wirkt sich nach wie vor negativ auf Datenwissenschaftler und Modellierungsexperten aus, die versuchen, trotz geringer Stichprobengröße und unvollständigen Merkmalsräumen, mikrostrukturelle Abhängigkeiten abzuleiten, datengetriebene Vorhersagemodelle zu trainieren oder physikalische, regelbasierte Modelle zu parametrisieren. Die Tatsache, dass nur wenige kritische Schädigungen bezogen auf das gesamte Probenvolumen auftreten und die hochzyklische Ermüdung eine Vielzahl unterschiedlicher Abhängigkeiten aufweist, impliziert einige Anforderungen an die Datenerfassung und -verarbeitung. Am wichtigsten ist, dass die Messtechniken so empfindlich sind, dass nuancierte Schwankungen im Probenzustand erfasst werden können, dass die gesamte Routine effizient ist und dass die korrelative Mikroskopie räumliche Informationen aus verschiedenen Messungen miteinander verbindet. Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, einen Workflow zu etablieren, der den Datenmangel behebt, so dass die zukünftige virtuelle Auslegung von Komponenten effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger gestaltet werden kann. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit ein kombinierter experimenteller und datenverarbeitender Workflow vorgeschlagen, um multimodale Datensätze zu Ermüdungsschädigungen zu erzeugen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Auftreten von lokalen Gleitbändern, der Rissinitiierung und dem Wachstum mikrostrukturell kurzer Risse. Der Workflow vereint die Ermüdungsprüfung von mesoskaligen Proben, um die Empfindlichkeit der Schädigungsdetektion zu erhöhen, die ergänzende Charakterisierung, die multimodale Registrierung und Datenfusion der heterogenen Daten, sowie die bildverarbeitungsbasierte Schädigungslokalisierung und -bewertung. Mesoskalige Biegeresonanzprüfung ermöglicht das Erreichen des hochzyklischen Ermüdungszustands in vergleichsweise kurzen Zeitspannen bei gleichzeitig verbessertem Auflösungsvermögen der Schädigungsentwicklung. Je nach Komplexität der einzelnen Bildverarbeitungsaufgaben und Datenverfügbarkeit werden entweder regelbasierte Bildverarbeitungsverfahren oder Repräsentationslernen gezielt eingesetzt. So sorgt beispielsweise die semantische Segmentierung von Schädigungsstellen dafür, dass wichtige Ermüdungsmerkmale aus mikroskopischen Abbildungen extrahiert werden können. Entlang des Workflows wird auf einen hohen Automatisierungsgrad Wert gelegt. Wann immer möglich, wurde die Generalisierbarkeit einzelner Workflow-Elemente untersucht. Dieser Workflow wird auf einen ferritischen Stahl (EN 1.4003) angewendet. Der resultierende Datensatz verknüpft unter anderem große verzerrungskorrigierte Mikrostrukturdaten mit der Schädigungslokalisierung und deren zyklischer Entwicklung. Im Zuge der Arbeit wird der Datensatz wird im Hinblick auf seinen Informationsgehalt untersucht, indem detaillierte, analytische Studien zur einzelnen Schädigungsbildung durchgeführt werden. Auf diese Weise konnten unter anderem neuartige, quantitative Erkenntnisse über mikrostrukturinduzierte plastische Verformungs- und Rissstopmechanismen gewonnen werden. Darüber hinaus werden aus dem Datensatz abgeleitete kornweise Merkmalsvektoren und binäre Schädigungskategorien verwendet, um einen Random-Forest-Klassifikator zu trainieren und dessen Vorhersagegüte zu bewerten. Der vorgeschlagene Workflow hat das Potenzial, die Grundlage für künftiges Data Mining und datengetriebene Modellierung mikrostrukturempfindlicher Ermüdung zu legen. Er erlaubt die effiziente Erhebung statistisch repräsentativer Datensätze mit gleichzeitig hohem Informationsgehalt und kann auf eine Vielzahl von Werkstoffen ausgeweitet werden

    Towards Interpretable Machine Learning in Medical Image Analysis

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    Over the past few years, ML has demonstrated human expert level performance in many medical image analysis tasks. However, due to the black-box nature of classic deep ML models, translating these models from the bench to the bedside to support the corresponding stakeholders in the desired tasks brings substantial challenges. One solution is interpretable ML, which attempts to reveal the working mechanisms of complex models. From a human-centered design perspective, interpretability is not a property of the ML model but an affordance, i.e., a relationship between algorithm and user. Thus, prototyping and user evaluations are critical to attaining solutions that afford interpretability. Following human-centered design principles in highly specialized and high stakes domains, such as medical image analysis, is challenging due to the limited access to end users. This dilemma is further exacerbated by the high knowledge imbalance between ML designers and end users. To overcome the predicament, we first define 4 levels of clinical evidence that can be used to justify the interpretability to design ML models. We state that designing ML models with 2 levels of clinical evidence: 1) commonly used clinical evidence, such as clinical guidelines, and 2) iteratively developed clinical evidence with end users are more likely to design models that are indeed interpretable to end users. In this dissertation, we first address how to design interpretable ML in medical image analysis that affords interpretability with these two different levels of clinical evidence. We further highly recommend formative user research as the first step of the interpretable model design to understand user needs and domain requirements. We also indicate the importance of empirical user evaluation to support transparent ML design choices to facilitate the adoption of human-centered design principles. All these aspects in this dissertation increase the likelihood that the algorithms afford interpretability and enable stakeholders to capitalize on the benefits of interpretable ML. In detail, we first propose neural symbolic reasoning to implement public clinical evidence into the designed models for various routinely performed clinical tasks. We utilize the routinely applied clinical taxonomy for abnormality classification in chest x-rays. We also establish a spleen injury grading system by strictly following the clinical guidelines for symbolic reasoning with the detected and segmented salient clinical features. Then, we propose the entire interpretable pipeline for UM prognostication with cytopathology images. We first perform formative user research and found that pathologists believe cell composition is informative for UM prognostication. Thus, we build a model to analyze cell composition directly. Finally, we conduct a comprehensive user study to assess the human factors of human-machine teaming with the designed model, e.g., whether the proposed model indeed affords interpretability to pathologists. The human-centered design process is proven to be truly interpretable to pathologists for UM prognostication. All in all, this dissertation introduces a comprehensive human-centered design for interpretable ML solutions in medical image analysis that affords interpretability to end users

    Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries

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    This two-volume set LNCS 12962 and 12963 constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 7th International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2021, as well as the RSNA-ASNR-MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge, the Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge, the Cross-Modality Domain Adaptation (CrossMoDA) Challenge, and the challenge on Quantification of Uncertainties in Biomedical Image Quantification (QUBIQ). These were held jointly at the 23rd Medical Image Computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI 2020, in September 2021. The 91 revised papers presented in these volumes were selected form 151 submissions. Due to COVID-19 pandemic the conference was held virtually. This is an open access book

    Remote Sensing Data Compression

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    A huge amount of data is acquired nowadays by different remote sensing systems installed on satellites, aircrafts, and UAV. The acquired data then have to be transferred to image processing centres, stored and/or delivered to customers. In restricted scenarios, data compression is strongly desired or necessary. A wide diversity of coding methods can be used, depending on the requirements and their priority. In addition, the types and properties of images differ a lot, thus, practical implementation aspects have to be taken into account. The Special Issue paper collection taken as basis of this book touches on all of the aforementioned items to some degree, giving the reader an opportunity to learn about recent developments and research directions in the field of image compression. In particular, lossless and near-lossless compression of multi- and hyperspectral images still remains current, since such images constitute data arrays that are of extremely large size with rich information that can be retrieved from them for various applications. Another important aspect is the impact of lossless compression on image classification and segmentation, where a reasonable compromise between the characteristics of compression and the final tasks of data processing has to be achieved. The problems of data transition from UAV-based acquisition platforms, as well as the use of FPGA and neural networks, have become very important. Finally, attempts to apply compressive sensing approaches in remote sensing image processing with positive outcomes are observed. We hope that readers will find our book useful and interestin

    THIESEL 2022. Conference on Thermo-and Fluid Dynamics of Clean Propulsion Powerplants

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    The THIESEL 2022. Conference on Thermo-and Fluid Dynamic Processes in Direct Injection Engines planned in Valencia (Spain) for 8th to 11th September 2020 has been successfully held in a virtual format, due to the COVID19 pandemic. In spite of the very tough environmental demands, combustion engines will probably remain the main propulsion system in transport for the next 20 to 50 years, at least for as long as alternative solutions cannot provide the flexibility expected by customers of the 21st century. But it needs to adapt to the new times, and so research in combustion engines is nowadays mostly focused on the new challenges posed by hybridization and downsizing. The topics presented in the papers of the conference include traditional ones, such as Injection & Sprays, Combustion, but also Alternative Fuels, as well as papers dedicated specifically to CO2 Reduction and Emissions Abatement.Papers stem from the Academic Research sector as well as from the IndustryXandra Marcelle, M.; Payri Marín, R.; Serrano Cruz, JR. (2022). THIESEL 2022. Conference on Thermo-and Fluid Dynamics of Clean Propulsion Powerplants. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thiesel.2022.632801EDITORIA

    Molecules in Superfluid Helium Nanodroplets

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    This open access book covers recent advances in experiments using the ultra-cold, very weakly perturbing superfluid environment provided by helium nanodroplets for high resolution spectroscopic, structural and dynamic studies of molecules and synthetic clusters. The recent infra-red, UV-Vis studies of radicals, molecules, clusters, ions and biomolecules, as well as laser dynamical and laser orientational studies, are reviewed. The Coulomb explosion studies of the uniquely quantum structures of small helium clusters, X-ray imaging of large droplets and electron diffraction of embedded molecules are also described. Particular emphasis is given to the synthesis and detection of new species by mass spectrometry and deposition electron microscopy

    Deep Learning in Medical Image Analysis

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    The accelerating power of deep learning in diagnosing diseases will empower physicians and speed up decision making in clinical environments. Applications of modern medical instruments and digitalization of medical care have generated enormous amounts of medical images in recent years. In this big data arena, new deep learning methods and computational models for efficient data processing, analysis, and modeling of the generated data are crucially important for clinical applications and understanding the underlying biological process. This book presents and highlights novel algorithms, architectures, techniques, and applications of deep learning for medical image analysis

    ATHENA Research Book

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    The ATHENA European University is an alliance of nine Higher Education Institutions with the mission of fostering excellence in research and innovation by facilitating international cooperation. The ATHENA acronym stands for Advanced Technologies in Higher Education Alliance. The partner institutions are from France, Germany, Greece, Italy, Lithuania, Portugal, and Slovenia: the University of Orléans, the University of Siegen, the Hellenic Mediterranean University, the Niccolò Cusano University, the Vilnius Gediminas Technical University, the Polytechnic Institute of Porto, and the University of Maribor. In 2022 institutions from Poland and Spain joined the alliance: the Maria Curie-Skłodowska University and the University of Vigo. This research book presents a selection of the ATHENA university partners' research activities. It incorporates peer-reviewed original articles, reprints and student contributions. The ATHENA Research Book provides a platform that promotes joint and interdisciplinary research projects of both advanced and early-career researchers
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