Multiphase Evolution and Variational Image Classification

This report presents a supervised classification model based on a variational approach. This model is devoted to find an optimal partition compound of homogeneous classes with regular interfaces. We represent the regions of the image defined by the classes and their interfaces by level set functions, and we define a functional whose minimum is an optimal partition. The coupled Partial Differential Equations (PDE) related to the minimization of the functional are considered through a dynamical scheme. Given an initial interface set (zero level set), the different terms of the PDE's are governing the motion of interfaces such that, at convergence, we get an optimal partition as defined above. Each interface is guided by internal forces (regularity of the interface), and external ones (data term, no vacuum, no regions overlapping). We conducted several experiments on both synthetic an real images

Classification d'images multibandes par modèles variationnels

Dans ce rapport, nous proposons deux modèles variationnels pour la classificat- ion d'images multibandes. Le premier modèle présenté repose sur la minimisation d'une famille de critères dont la suite de solutions converge vers une partition des données composée de classes homogènes séparées par des contours réguliers. Parallèlement à cette approche, nous avons développé un second modèle de classification mettant en jeu un ensemble de régions et contours actifs. Nous utilisons une approche par ensembles de niveaux pour définir le critère à minimiser. Le critère proposé contient des termes reliés à l'information sur les régions ainsi qu'à l'information sur les contours. L'imagerie multispectrale permet de prendre en compte, et de combiner, l'information des différentes bandes spectrales renvoyée par un capteur satellitaire ou aérien. L'extension au cas multispectral intervient à des niveaux différents pour les deux modèles proposés dans ce rapport. Nous traitons une application réelle sur une scène SPOT en mode XS pour laquelle nous disposons d'une vérité terrain. Nous comparons les deux modèles variationnels que nous proposons à d'autres approches dont un modèle stochastique hiérarchique, récemment développé à l'IRISA au sein du projet VISTA

Two variational models for multispectral image classification

Image classification is considered as a variational problem. In recent works, two different models have been proposed for monospectral image classification. The goal of this paper is to extend both models to multispectral data. The first model proposed in this paper is based on the minimization of a criterion family whose set of solutions converges to a partition of the data set composed of homogeneous regions with regular boundaries. The second model is based on a set of active regions and contours. We use a level set formulation to define the criterion we want to minimize. As in the first model, the solution is composed of homogeneous regions with regular interfaces.In order to take into account the information coming from different spectral bands of a satellite or aerial sensor, we extend these models to multispectral data. Combining information of multiple bands is a different task in each model. We present results on real data from SPOT satellite in XS mode, for which a ground truth is available. These results are compared with those obtained with a hierarchical stochastic model, recently developed at IRISA in the VISTA research group.Le problème de la classification est abordé dans une approche variationnelle. Dans des travaux précédents, deux méthodes ont été développées pour la classification d'images monospectrales. Le but de cet article est de présenter l'extension de ces deux modèles au cas de données multispectrales. Le premier modèle repose sur la minimisation d'une famille de critères dont la suite de solutions converge vers une partition des données composée de classes homogènes séparées par des contours réguliers. Parallèlement à cette approche, nous avons développé un second modèle de classification mettant en jeu un ensemble de régions et contours actifs. Nous utilisons une approche par ensembles de niveaux pour définir le critère à minimiser. Comme pour le premier modèle, le critère proposé contient des termes reliés à l'information sur les régions ainsi qu'à l'information sur les contours. L'imagerie multispectrale permet de prendre en compte l'information des différentes bandes spectrales d'un capteur satellitale ou aérien. L'extension au cas multispectral intervient à des niveaux différents pour les deux modèles. Nous traitons une application réelle sur une scène SPOT en mode XS pour laquelle nous disposons d'une vérité terrain. Nous comparons les deux modèles variationnels que nous proposons à d'autres approches dont un modèle stochastique hiérarchique, récemment développé à l'IRISA au sein du projet VISTA

Image Classification Using a Variational Approach

Herein, we present a variational model devoted to image classification coupled with an edge-preserving regularization process. The discrete nature of classification (i.e. to attribute a label to each pixel) has ledto the development of many probabilistic image classification models, but rarely to variational ones. In the last decade, the variational approach has proven its efficiency in the field of edge-preserving restoration. In this paper we add a classification capability which contributes to provide images compound of homogeneous regions with regularized boundaries, a region being defined as a set of pixels belonging to the same class. The soundness of our model is based on the works developed on the phase transitions theory in mechanics. The proposed algorithm is fast, easy to implement, and efficient. We compare our results on both synthetic and satellite images with the ones obtained by a stochastic model using a Potts regularization

Time to Switch to Second-line Antiretroviral Therapy in Children With Human Immunodeficiency Virus in Europe and Thailand.

Background: Data on durability of first-line antiretroviral therapy (ART) in children with human immunodeficiency virus (HIV) are limited. We assessed time to switch to second-line therapy in 16 European countries and Thailand. Methods: Children aged <18 years initiating combination ART (≥2 nucleoside reverse transcriptase inhibitors [NRTIs] plus nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor [NNRTI] or boosted protease inhibitor [PI]) were included. Switch to second-line was defined as (i) change across drug class (PI to NNRTI or vice versa) or within PI class plus change of ≥1 NRTI; (ii) change from single to dual PI; or (iii) addition of a new drug class. Cumulative incidence of switch was calculated with death and loss to follow-up as competing risks. Results: Of 3668 children included, median age at ART initiation was 6.1 (interquartile range (IQR), 1.7-10.5) years. Initial regimens were 32% PI based, 34% nevirapine (NVP) based, and 33% efavirenz based. Median duration of follow-up was 5.4 (IQR, 2.9-8.3) years. Cumulative incidence of switch at 5 years was 21% (95% confidence interval, 20%-23%), with significant regional variations. Median time to switch was 30 (IQR, 16-58) months; two-thirds of switches were related to treatment failure. In multivariable analysis, older age, severe immunosuppression and higher viral load (VL) at ART start, and NVP-based initial regimens were associated with increased risk of switch. Conclusions: One in 5 children switched to a second-line regimen by 5 years of ART, with two-thirds failure related. Advanced HIV, older age, and NVP-based regimens were associated with increased risk of switch

Analyse experimentale de l'introgression de l'ADN mitochondrial de Drosophila simulans chez D. mauritiana

SIGLEINIST T 74889 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Sex determination and sexual differentiation in fish ("the sex of sturgeons")

L'esturgeon, de la famille des Acipenséridés, est un poisson ancestral, commercialement très intéressant et menacé d'extinction. Déjà élevé depuis plusieurs années pour la réintroduction dans le milieu et la production de caviar, des questions demeurent quant à son système de détermination du sexe. Nous avons entrepris d'en explorer la voie génétique, d'une part en recherchant le polymorphisme moléculaire par des approches de criblages aléatoires, d'autre part en étudiant l'expression du génome par une technique de criblage différentiel. SPAC,ME a été développé en réponse à des évolutions devant être opérées sur le logiciel SPAC créé précédemment. Une protéine peut désormais, grâce à son poids moléculaire et à sa composition en acides aminés, être identifiée parmi les données d'une banque protéique ou nucléique par le biais d'une requête plus complète et avec des résultats plus pertinents.The sturgeon, family of Acipenseridae, is an ancestral fish, commercially very interesting and threatened of extinction. Sturgeons are raised for reintroduction in their environment and for the caviar production. Questions have remained as for its system of sex determination. We undertook to explore the genetic way of it, on the one hand by seeking molecular polymorphism by approaches of random screening, on the other hand by studying the expression of the genome by a technique of differential screening, SPACNE was developed in response to evolutions having to be operated on software SPAC previously created. A protein can from now on, only with its molecular weight and its aminoacids composition, be identified among the data of a protein or nucleic bank by the means of a more complete request and with more relevant results.TOULON-BU Centrale (830622101) / SudocSudocFranceF

Étude de l'introgression au sein de divers taxons

International audienc