Study of fibroblast growth factor FGF21 and insulin in the amniotic fluid of second trimester embryos with fetal growth restriction

Introduction: The fetoplacental unit through metabolic and endocrinological actions is the main regulator of fetal growth mainly during the second half of pregnancy. The amniotic fluid during the second trimester, due to its’ similar composition to fetal plasma, offers an accurate image of metabolic pathways that are active in fetuses with normal as well as abnormal growth patterns. Fetal growth restriction (estimated fetal weight below 10th centile for age), is characterized by metabolic and cardiovascular changes due to placental insufficiency, ischemia and hypoxia. Macrosomia (estimated fetal weight above 90th centile for age), is characterized by fetal hyperglycemia due to maternal hyperglycemia. Various factors have been studied regarding their potential role in fetal growth. Fibroblast growth factor 21 (FGF21) increases during hypoglycemia and acts mainly by increasing insulin sensitivity in adipose tissue. Insulin increases during hyperglycemia and acts mainly by anabolic actions. Purpose: Detection, quantification and association of FGF21 and insulin in amniotic fluid of second trimester fetuses with fetal growth during the end of the second trimester and 3rd trimester. Material: Samples of amniotic fluid from amniocentesis of 80 pregnancies during the second trimester (15-22 weeks) in the 2nd Obstetrics and Gynaecology Department at Aretaieio Hospital in Athens. Methods: Samples were obtained via amniocentesis, stored in -80 degrees until quantification, which was performed by immunoenzymatic analysis ELISA. Statistical analysis was performed by using the SPSS statistical package and the level of statistical significance was p0.05). There was statistical significant difference between maternal age (p=0.01), sex (p=0.02) and birth weight (p=0.01) between the three groups. FGF21 is increased in the growth restriction group compared to appropriate for gestational age (p=0.03) and large for gestational age (p=0.039). Insulin is decreased in the growth restriction group in relation to appropriate for gestational age and increased in relation to large for gestational age but without statistically significant difference. Discussion: The pathophysiological mechanisms involved in fetal growth are not clarified despite the identification of multiple risk factors. The possible association of the factors under study, with fetal growth abnormalities may assist in understanding these pathophysiological mechanisms. FGF21 which is significantly increased in growth restricted fetuses compared to other groups, is possibly associated with compensatory mechanisms of increased bioavailability and protective antistress qualities. Insulin is not statistically different between the three groups, possibly due to the fact that its’ levels were determined during the 2nd trimester while its’ action is more prominent during the 3rd trimester. The limitations of the study involve the small size per group, factors determination during the 2nd trimester and possible presence of additional affecting factors. Conclusions: Determination of FGF21 levels in the amniotic fluid may be used as a prognostic factor of growth abnormalities, and especially growth restriction. Larger studies are required to confirm the above findings but also study of other factors that may affect FGF21 and insulin. Early identification of pathophysiological pathways involved in growth abnormalities, may lead to implementation of interventions to decrease neonatal morbidity and mortality.Εισαγωγή: Η εμβρυοπλακουντική μονάδα μέσω μεταβολικών και ενδοκρινολογικών δράσεων αποτελεί τον βασικό ρυθμιστή της εμβρυικής ανάπτυξης κυρίως κατά το 2ο ήμισυ της κύησης. Το αμνιακό υγρό κατά το 2ο τρίμηνο κύησης, λόγω της παρόμοιας σύστασης με το εμβρυικό πλάσμα, προσφέρει μια ακριβή εικόνα των μεταβολικών διεργασιών που λαμβάνουν χώρα στο έμβρυο τόσο σε φυσιολογική ανάπτυξης όσο και σε ύπαρξη διαταραχών ανάπτυξης. Η υπολειπόμενη ανάπτυξη εμβρύου (υπολογιζόμενο βάρος μικρότερο της 10ης εκατοστιαίας θέσης) χαρακτηρίζεται από μεταβολικές και καρδιαγγειακές αλλαγές στο έμβρυο λόγω της μητροπλακουντικής ανεπάρκειας και επακόλουθης ισχαιμίας και υποξίας. Η μακροσωμία (υπολογιζόμενο βάρος μεγαλύτερο της 90ης εκατοσταίας θέσης) χαρακτηρίζεται από εμβρυική υπεργλυκαιμία λόγω μητρικής υπεργλυκαιμίας. Διάφοροι παράγοντες έχουν μελετηθεί αναφορικά με τον δυνητικό τους ρόλο στην εμβρυική ανάπτυξη. Ο παράγοντας ανάπτυξης ινοβλαστών FGF21 αυξάνει σε συνθήκες υπογλυκαιμίας και δρα κυρίως μέσω αύξησης ευαισθησίας στην ινσουλίνη στον λιπώδη ιστό. Η ινσουλίνη αυξάνει σε συνθήκες υπεργλυκαιμίας και δρα κυρίως μέσω γλυκογονοσύνθεσης, λιποσύνθεσης και πρωτεϊνοσύνθεσης. Σκοπός: Η ανίχνευση, ποσοτικοποίηση και συσχέτιση του παράγοντα ανάπτυξης ινοβλαστών FGF21 και της ινσουλίνης στο αμνιακό υγρό εμβρύων κατά το 2ο τρίμηνο κύησης με την εμβρυική ανάπτυξη κατά το τέλος 2ου και το 3ο τρίμηνο κύησης. Υλικό: Δείγματα αμνιακού υγρού αμνιοπαρακεντήσεων 80 εγκύων 2ου τριμήνου κύησης (15-22 εβδομάδες) στην Β’ Μαιευτική Γυναικολογική Κλινική Αρεταίειου Νοσοκομείου Αθηνών. Μέθοδος: τα δείγματα λήφθηκαν μέσω αμνιοπαρακέντησης, φυλάχθηκαν και αποθηκεύτηκαν σε -80 βαθμούς εώς τον προσδιορισμό τους, ο οποίος διενεργήθηκε με την μέθοδο ανοσοενζυματικής ανάλυσης ELISA. H στατιστική ανάλυση διενεργήθηκε με το στατιστικό πακέτο SPSS και το επίπεδο στατιστικής σημαντικότητας ορίστηκε ως p0.05). Βρέθηκε στατιστικώς σημαντική διαφορά μεταξύ μητρικής ηλικίας (p=0.01), φύλου (p=0.02) και βάρους γέννησης (p=0.01) μεταξύ των 3 ομάδων. Ο παράγοντας ανάπτυξης ινοβλαστών FGF21 παρουσιάζει αυξημένα επίπεδα στην ομάδα υπολειπόμενης ανάπτυξης σε σχέση με τα κατάλληλα για ηλικία κύησης (p=0.03) και σε σχέση με τα μεγάλα για ηλικία κύησης (p=0.039). H ινσουλίνη παρουσιάζει ελαττωμένα επίπεδα στην ομάδα υπολειπόμενης ανάπτυξης σε σχέση με τα κατάλληλα για ηλικία κύησης και αυξημένα επίπεδα σε σχέση με τα μεγάλα για ηλικία κύησης αλλά χωρίς στατιστικώς σημαντική διαφορά. Συζήτηση: Οι παθοφυσιολογικοί μηχανισμοί επηρεασμού εμβρυικής ανάπτυξης δεν είναι ξεκάθαροι παρά την αναγνώριση πολλαπλών παραγόντων κινδύνου. Η πιθανή συσχέτιση των παραγόντων υπό μελέτη, με την εμβρυική ανάπτυξη και τις διαταραχές της δύναται να βοηθήσει στην κατανόηση των παθοφυσιολογικών μηχανισμών. Ο παράγοντας ανάπτυξης ινοβλαστών FGF21 o οποίος βρέθηκε στατιστικά αυξημένος σε έμβρυα υπολειπόμενης ανάπτυξης σε σχέση με τις υπόλοιπες ομάδες, πιθανώς να συσχετίζεται με αντιρροπιστικό μηχανισμό αυξημένης διαθεσιμότητας αλλά και με προστατευτική δράση κατά οξειδωτικού στρες. Η ινσουλίνη δεν παρουσιάζει στατιστικώς σημαντική διαφορά μεταξύ των ομάδων με πιθανότερη εξήγηση το γεγονός ότι τα επίπεδα της καθορίστηκαν κατά το 2ο τρίμηνο κύησης, ενώ η επίδραση της στην εμβρυική ανάπτυξη είναι ουσιαστική κατά το 3ο τρίμηνο κύησης. Οι περιορισμοί της μελέτης αφορούν τον μικρό αριθμό περιπτώσεων ανά ομάδα, οι παράγοντες προσδιορίστηκαν σε αμνιακό υγρό 2ου τρίμηνου κύησης και παραμένουν άγνωστοι πιθανοί επιπρόσθετοι παράγοντες επηρεασμού τους. Συμπεράσματα: Ο προσδιορισμός του FGF21 στο αμνιακό υγρό μπορεί να αποτελέσει προγνωστικό δείκτη διαταραχών εμβρυικής ανάπτυξης και ιδιαίτερα σε περιπτώσεις υπολειπόμενης ανάπτυξης. Η ινσουλίνη δεν δύναται να αποτελέσει προγνωστικό δείκτη καθώς δεν παρουσιάζει σημαντικές διαφορές κατά το 2ο τρίμηνο κύησης. Χρειάζονται μεγαλύτερες μελέτες για επιβεβαίωση των ανωτέρω ευρημάτων αλλά και μελέτη άλλων παραγόντων που πιθανώς επηρεάζουν τους παράγοντες αυτούς. Η πρώιμη αναγνώριση των μηχανισμών διαταραχών εμβρυικής ανάπτυξης μπορεί να οδηγήσει στην εφαρμογή παρεμβάσεων με στόχο την ελάττωση της νεογνικής νοσηρότητας και θνησιμότητα

Investigation of ontologies, machine learning, and object- based image analysis for the identification of landforms, buildings, and building change detection

The objective of this research was the investigation, design, implementation, andenhancement of state-of-the-art computer vision and artificial intelligence approaches within the framework of GEographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) and their employment in specific remote sensing problems such as building extraction, foreshore mapping, building change detection and alluvial fan and bajada identification.The first objective of this dissertation was the design and implementation of an ontological reasoner allowing to design ontologies based on fuzzy spectral, geometric, and spatial relationships through multi-scale GEOBIA analysis, named SPatial Ontology Reasoner (SPOR). Identification of complex landscape components in terms of spectral, geometric, and rich spatial relationships, requires the representation of expert knowledge into a problem-solving strategy through an establish-and-refine-paradigm, within the environment of a knowledgerepresentation system. To take advantage of this expert knowledge within an automated image analysis system it is required to be formalized into a computer-conceivable form. Thus, a semantic gap arises between the high-level semantics employed by the experts to describe the phenomenon and the numerical low – level information extracted from data. To this end ontologies offer potential for knowledge formalization. Previous studies depicted the applicability of ontologies in GEOBIA. However, still remained the need to incorporate fuzzy reasoning in an ontology-based GEOBIA approach. Furthermore, the importance of spatialrelationships and multi-scale analysis has already been stated in earlier GEOBIA studies. Although, spatial reasoning with ontologies for image analysis has been examined, still remained the need for spatial reasoning in a multi-scale GEOBIA approach. Finally a limitation was stated for current Description Logic (DL) – based ontology reasoners, concerning the required processing time, when dealing with large number of classes and objects, which is very common in GEOBIA studies. Thus to address these needs in SPOR, OWL 2 was selected to formalize the ontology, which is latest version of this W3C standard. OWL 2 ensures the integration and exchange of GEOBIA ontologies with current semantic web technologies. Since GEOBIA frameworks should be compatible with Open GIS Standards, and it was also requiredcomputation of spatial relationships during the reasoning process, SPOR integratedPostgreSQL which supported such functionality.The second objective was the integration of advanced machine learning techniques within the ontological-based reasoning. In the literature machine learning techniques have been employed as a classification step before the ontology-based refinement in medical and scene analysis studies. However, still remains the need to examine the applicability of such approach in GEOBIA. To address this issue, it was decided to examine Deep Learning methods, which are machine learning algorithms aiming to model high-level abstractions in data by using model architectures composed of multiple non-linear transformations. Such algorithm is the Deep Belief Network. DBN training is performed in two phases. At first unsupervised training is performed by stacking multiple layers of simple unsupervised networks such as the Restricted Boltzmann machines (RBM) which were trained by the contrastive divergencealgorithm. Unsupervised training output is provided as input to Logistic Regression supervised algorithm which provides the final DBN output. To perform integrated reasoning with DBN and fuzzy ontologies, OWL 2 was enhanced with proper restrictions which allowed class definitions through the combination of DBN and fuzzy expressions. SPOR was also enhanced to be able to perform reasoning with such ontologies. The third objective was the investigation and addressing of specific remote sensing problems through GEOBIA multiscale analysis. To evaluate SPOR a building extraction approach through multi-scale analysis from QuickBird imagery was designed. Three segmentation and classification levels were designed and implemented. Aim of level 1 was the extraction of spectral categories with spectral properties similar to the present buildings. Aim of level 3 was the elimination of the road network. The final buildings were extracted on level 2. Evaluation with photo-interpretation data was satisfactory since 75% of the total rooftop area was extracted while the commission error was around 20%.Afterwards, an ontology-based multi-scale GEOBIA approach based on anisotropic diffusion and fuzzy ontologies for foreshore automatic identification was designed and implemented. The identification was based on the foreshore interpretation criteria provided by the Greek Cadastral Office, from multispectral and Digital Terrain Model (DTM) data. Management of the coastal zone is now recognized as an issue of importance due to the growing social and demographic pressures that threaten its sustainability. More than half of the world's population lives within 60 km of the coast. Specifically, foreshore mapping is important as the processes that take place in the foreshore affect the nearby water quality. Proper management of the foreshore will improve property values and provide recreational amenity. Foreshore mapping in Greece will contribute to the completion of the National Cadastre. Although in Greece this mapping was performed manually, it was decided to investigate methods for the formalization of the foreshore interpretation criteria provided by the Greek Cadastral Office towards the automation of the process. Due to the expression of the spatialorganization of the foreshore within the interpretation criteria (e.g. present vegetation, slopes, present infrastructure etc.) it was decided to formalize the criteria through an Ontology-Based GEOBIA approach. Due to the number and complexity of these criteria, the two most commonly appearing criteria in Greece were investigated, the vegetation border and the topographic crown border. To reduce undesired spectral and spatial detail, the imagery was filtered through morphological leveling which smoothed small spectral differences while major edges of the original image objects were preserved. A three level segmentation and classification hierarchy was developed were smaller objects were created on the lower levels, while larger objects where created on the higher levels. Level creation sequence was 1-2-3. On Level 1, general thematic categories were extracted (e.g. vegetation, water, low sloping areas). Through the interpretation rules derived from foreshore criteria these areas were refined on Level 2 and the final foreshore area was determined on Level 3.Evaluation with image interpreted reference data was satisfactory since 89% of the total foreshore area was identified while commission errors was around 14%.A building change detection scenario was investigated in suburban areas of Greece. The developed multi-scale GEOBIA approach integrated Deep Learning classification with ontological reasoning. A three level segmentation hierarchy was designed and implemented. Level creation order was 1-2-3. On the lowest level an estimation of areas of possible change was performed through fuzzy properties and multiple DBN classifications. Through interpretation rules related to the geometry of the buildings, employed on Level 2 and level 3 the final changes were derived. Results were satisfactory since 73 out of 87 changes were successfully identified, while having small omission and commission errors (10 and 14 changes respectively). To perform alluvial fan and bajada mapping, state-of-the-art DEM processing and multi-scaleGEOBIA analysis approaches were investigated, extended, and implemented. Mapping of alluvial fans and bajadas is important for practical and economic importance to society, particularly in arid and semiarid climates where they may be the principal groundwater source for irrigation farming and the sustenance of life. In this study, advanced image processing and knowledge representation methods were investigated and enhanced, towards the automatic identification of alluvial fans and bajadas. The developed method was based on the landform-pattern element approach which identifies landforms based on pattern-elements such astopography, drainage pattern and texture, soil spectral signature, spatial relationships, and other characteristics. Data used included the 10m spatial resolution National Elevation Dataset, provided by USGS and a pan-sharpened Landsat OLi imagery. The study area was located in the Death Valley, Nevada, USA. DTM processing included noise-removal filtering and depression treatment. A two-phase GEographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) approach involving multi-scale segmentation and fuzzy ontology-based reasoning was designed. Aim of the first phase was the identification of topographic forms such as the basin, mountain-range, and piedmont. Piedmont is the area where alluvial fans and bajadas reside.A four level segmentation hierarchy, accompanied by a four level ontological hierarchy, were developed. The identification was based on topography attributes such as slope gradient and curvature, and spatial reasoning. Aim of the second phase was the identification of alluvial fans and bajadas based on drainage pattern texture and topographic features such as landform shape. Thus a two-level segmentation and ontological hierarchy were developed. Due to a systematic omission on the fan toe, each fan and bajada soil spectral signature was taken into account to determine the omitted areas through region growing on the multispectral imagery. Accuracy assessment indicated satisfactory results, since a 90% completeness and 89% quality was achieved for both alluvial fans and bajadas.Finally, the fourth objective of this dissertation was the development and release of all the developed methods as Free and Open Source Software.Στόχος της παρούσας διατριβής ήταν η διερεύνηση, ο σχεδιασμός, η επέκταση, και η υλοποίηση καινοτόμων μεθόδων Όρασης Υπολογιστών και Τεχνητής Ευφυΐας μέσα στα πλαίσια της Γεωγραφικής Αντικειμενοστρεφούς Ανάλυσης Εικόνας (GEographic Object-Based Image Analysis – GEOBIA) όπως εξαγωγή κτιρίων, οριοθέτηση αιγιαλού, ανίχνευση μεταβολών κτιρίων, και χαρτογράφηση αλουβιακών ριπιδίων. Ο πρώτος στόχος αυτής της διατριβής αφορούσε την ανάπτυξη μιας μηχανής συλλογιστικής η οποία θα επέτρεπε την τυποποίηση της φωτοερμηνευτικής γνώσης των εμπείρων φωτοερμηνευτών σε μέσα από την υλοποίηση ασαφών φασματικών, χωρικών, γεωμετρικών και τοπολογικών σχέσεων στα πλαίσια της πολυκλιμακωτής ανάλυσης εικόνας, το οποίο ονομάστηκε SPOR (SPatial Ontology Reasoner). Καθώς η αναγνώριση θεματικών κατηγοριών οι οποίες έχουν πολύπλοκες φασματικές, γεωμετρικές και χωρικές ιδιότητες, απαιτεί την αναπαράσταση και δόμηση της φωτοερμηνευτικής γνώσης για την παρατηρούμενη κατηγορία σε μια διαδικασία επίλυσης προβλήματος, απαιτούνται μέθοδοι αναπαράστασης της ανθρώπινης γνώσης σε μορφή κατανοητή από τον υπολογιστή. Λόγω του ότι οι φωτοερμηνευτές χρησιμοποιούν ”υψηλού επιπέδου” αναπαράσταση γνώσης για να περιγράψουν μια θεματική κατηγορία, ενώ ο υπολογιστής μπορεί να εξάγει “χαμηλού επιπέδου” αριθμητική πληροφορία από τα δεδομένα, παρουσιάζεται η ανάγκη να γεφυρωθεί το υπάρχον σημασιολογικό κενό (Semantic gap). Η τυποποίηση και αξιοποίηση αυτής της γνώσης σε μορφή “κατανοητή” από τον υπολογιστή επιτυγχάνεται με την χρήση μεθόδων όπως οι οντολογίες. Οι οντολογίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να γεφυρώσουν το σημασιολογικό κενό και να αποτελέσουν τμήμα της υλοποίησης ενός αυτόματου συστήματος ανάλυσης εικόνας με βάση την GEOBIA. Η δυνατότητα που έχουν οι οντολογίες να τυποποιήσουν την φωτοερμηνευτική γνώση έχει ήδη αποδειχθεί από προηγούμενες μελέτες. Παρόλα αυτά, δεν είχε γίνει διερεύνηση των οντολογιών με ταυτόχρονη χρήση ασαφούς λογικής, χωρικών συσχετίσεων και πολυκλιμακωτής χωρικής ανάλυσης μέσα στο πλαίσιο της GEOBIA. Τέλος, έχει αναφερθεί στη βιβλιογραφία πως οι υπάρχουσες μηχανές συλλογιστικής για οντολογίες που στηρίζονται σε περιγραφικές λογικές χρειάζονται μεγάλο χρόνο για την περάτωση της συλλογιστικής διαδικασίας, όταν η βάση γνώσης περιέχει πολλές κατηγορίες ή/και αντικείμενα, όπως είναι οι μελέτες που στηρίζονται στην GEOBIA. Για να αντιμετωπισθούν αυτές οι ανάγκες, στην την ανάπτυξη και υλοποίηση του SPOR ως γλώσσα τυποποίησης της οντολογίας χρησιμοποιήθηκε η ΟWL 2 η οποία αποτελεί σήμερα το τελευταίο επίσημο πρότυπο της γλώσσας OWL για τον Σημασιολογικό Ιστό (ΣΙ). Έτσι διασφαλίζεται η συμβατότητα με τις τεχνολογίες του ΣΙ αλλά και την ανταλλαγή GEOBIA οντολογιών με χρήση των τεχνολογιών του. Καθώς τα συστήματα που στηρίζονται στην GEOBIA πρέπει να είναι συμβατά με τα ανοικτά γεωχωρικά πρότυπα(Open GIS Standards) και καθώς απαιτούνταν ο υπολογισμός χωρικών συσχετίσεων κατά τη διάρκεια της συλλογιστικής διαδικασίας, στο SPOR χρησιμοποιήθηκε η PostgreSQL η οποία ενσωματώνει τέτοιες δυνατότητες.Ο δεύτερος στόχος αυτής της διατριβής αφορά την διερεύνηση και ενσωμάτωση μεθόδων μηχανικής μάθησης μέσα στη συλλογιστική διαδικασία των οντολογιών. Στη βιβλιογραφία έχει ήδη διερευνηθεί ο συνδυασμός μεθόδων μηχανικής μάθησης με οντολογίες για την ταξινόμηση επίγειων λήψεων ή ιατρικών δεδομένων με ικανοποιητικά αποτελέσματα, αλλά κάτι τέτοιο δεν είχε διερευνηθεί στα πλαίσια της GEOBIA. Αποφασίστηκε η διερεύνηση μεθόδων Deep Learning, οι οποίες τυποποιούν πληροφορία υψηλής αφαιρετικότητας από τα δεδομένα, μέσω της υλοποίησης μη γραμμικών μετασχηματισμών. Σε αυτή την οικογένεια αλγορίθμων ανήκει και o Deep Belief Network (DBN). Ένα DBN εκπαιδεύεται σε δύο φάσεις. Αρχικά γίνεται μη επιβλεπόμενη εκπαίδευση όπου χρησιμοποιούνται πολλαπλά επίπεδα από Restricted Boltzmann Machines (RBM) τα οποία εκπαιδεύονται μέσω του αλγορίθμου contrastive divergence. Η τελική έξοδος των RBM δίνεται ως είσοδο στον αλγόριθμο επιβλεπόμενης μάθησης Logistic Regression, ο οποίος εκπαιδεύεται μέσω του stohastic gradient decent. Η έξοδος της επιβλεπόμενης εκπαίδευσης αποτελεί το τελικό αποτέλεσμα της ταξινόμησης του DBN. Για να μπορέσει να γίνει συνδυαστική συλλογιστική DBN και ασαφών περιορισμών, επαυξήθηκε η τυποποίηση των οντολογιών με κατάλληλες δηλώσεις – περιορισμούς οι οποίες επέτρεψαν τον ορισμό κατηγοριών με συνδυασμό ασαφών περιορισμών αλλά και μηχανική μάθηση. Επίσης επεκτάθηκε κατάλληλα η συλλογιστική διαδικασία του SPOR ώστε να συμπεριλάβει τον αλγόριθμο DBN.Ο τρίτος στόχος αυτής της διατριβής ήταν η διερεύνηση συγκεκριμένων προβλημάτων της τηλεπισκόπησης και υλοποίηση μεθοδολογιών για την αντιμετώπισή τους μέσα από την υλοποίηση μεθοδολογιών πολυκλιμακωτής ανάλυσης εικόνας. Ο SPOR δοκιμάστηκε σε ένα σενάριο εξαγωγής κτιρίων από εικόνες QuickBird στο οποίο σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε πολυκλιμακωτή ανάλυση εικόνας για την εξαγωγή τους. Υλοποιήθηκαν τρία (3) επίπεδα κατάτμησης. Για κάθε επίπεδο κατάτμησης υλοποιήθηκε ιεραρχία θεματικών κατηγοριών σε μια οντολογία. Στο επίπεδο 1 έγινε εντοπισμός κατηγοριών οι οποίες είχαν φασματικές ιδιότητες παρόμοιες με τα κτίρια. Στο επίπεδο 3,έγινε εξαγωγή των δρόμων ώστε να αφαιρεθούν από το τελικό αποτέλεσμα. Ο τελικός εντοπισμός των κτιρίων έγινε στο επίπεδο 2. Τα αποτελέσματα κρίθηκαν ικανοποιητικά μετά από σύγκρισή τους με φωτοερμηνευτικά δεδομένα αναφοράς, καθώς από τη συνολική επιφάνεια των κτιρίων, εντοπίστηκε επιτυχώς το 75%, ενώ υπήρχε σφάλμα συμπερίληψης της τάξης του 20%.Στη συνέχεια διερευνήθηκε η δυνατότητα εξαγωγής του αιγιαλού μέσω της υλοποίησης πολυκλιμακωτής ανάλυσης εικόνας και ασαφούς οντολογικής συλλογιστικής. Η διαχείριση των παράκτιων ζωνών είναι πολύ σημαντική σε παγκόσμιο επίπεδο καθώς πάνω από 50% του πληθυσμού του πλανήτη ζει σε απόσταση έως 60 Km από τις ακτές. Επίσης, η χαρτογράφηση του αιγιαλού είναι σημαντική λόγω των φυσικών διεργασιών που λαμβάνουν χώρα στη ζώνη αυτή, καθώς επηρεάζουν την ποιότητα του νερού. Στην Ελλάδα, η χαρτογράφηση της ζώνης του αιγιαλού θα συμβάλει και στην ολοκλήρωση του Εθνικού Κτηματολογίου. Παρόλο που η χαρτογράφηση αυτή έχει ήδη γίνει με φωτοερμηνεία, αποφασίστηκε η διερεύνηση μεθοδολογιών για την τυποποίηση των κριτηρίων της ΚΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟ Α.Ε. με στόχο την αυτόματη χαρτογράφηση του αιγιαλού. Οι περιγραφές των κριτηρίων περιλαμβάνουν συσχετίσεις του αιγιαλού με γειτνιάζουσες χρήσεις γης (πχ βλάστηση, κλίσεις, τυχόν έργα υποδομής κτλ). Έτσι αποφασίστηκε η διερεύνηση της τυποποίησης των κριτηρίων με την υλοποίηση κατάλληλης οντολογίας στα πλαίσια τηςGEOBIA. Λόγω του πλήθους και της πολυπλοκότητας των κριτηρίων διερευνήθηκαν τα πιο κοινά εμφανιζόμενα στον ελλαδικό χώρο, το κριτήριο της βλάστησης και το κριτήριο της στέψης πρανούς. Για την αφαίρεση ανεπιθύμητης φασματικής και χωρικής πολυπλοκότητας από τις εικόνες, εφαρμόστηκε φίλτρο ανισοτροπικής διάχυσης στα δεδομένα. Τα φίλτρα αυτά εξομαλύνουν μικρές διαφορές φωτεινότητας, ενώ παράλληλα διατηρούν τις κύριες ακμές των αντικειμένων. Υλοποιήθηκε μια ιεραρχία τριών επιπέδων κατάτμησης όπου μικρότερα αντικείμενα σχεδιάστηκαν στα χαμηλότερα επίπεδα και μεγαλύτερα στα υψηλότερα. Για κάθε επίπεδο κατάτμησης υλοποιήθηκε στην οντολογία ιεραρχία θεματικών κατηγοριών στις οποίες ταξινομήθηκαν τα αντικείμενα. Η σειρά υλοποίησης των επιπέδων ήταν 1-2-3. Στο επίπεδο 1 αναγνωρίστηκαν γενικές θεματικές κατηγορίες (πχ βλάστηση, νερό, επιφάνειες με χαμηλή κλίση). Στη συνέχεια μέσω ερμηνευτικών κανόνων που προέκυψαν από τα κριτήρια χάραξης του αιγιαλού δημιουργήθηκαν ενδιάμεσες οντότητες συσχετιζόμενες με τα υποαντικείμενα του αιγιαλού, ο οποίος αιγιαλός αναγνωρίστηκε τελικά στο 3ο και τελευταίο επίπεδο. Η αξιολόγηση έγινε με φωτοερμηνευτικά δεδομένα αναφοράς και κρίθηκε ικανοποιητική καθώς αναγνωρίστηκε επιτυχώς περίπου το 89% της συνολικής έκτασης του αιγιαλού, ενώ τα σφάλματα συμπερίληψης δεν ξεπέρασαν το 14%. Επίσης, ένα σενάριο ανίχνευσης μεταβολών σε περιαστικό περιβάλλον σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε. Μια ιεραρχία τριών επιπέδων σχηματίστηκε για την αναγνώριση των αλλαγών. Η σειρά δημιουργίας των επιπέδων ήταν 1-2-3. Στο χαμηλότερο επίπεδο με χρήση ασαφών κανόνων και πολλαπλών DBN ταξινομήσεων έγινε μια πρώτη εκτίμηση των περιοχών όπου έγιναν αλλαγές. Στη συνέχεια με χρήση ερμηνευτικών κανόνων στα επίπεδα 2 και 3 προσδιορίστηκαν οι τελικές αλλαγές. Τα αποτελέσματα έπειτα από σύγκριση με φωτοερμηνευτικά δεδομένα αναφοράς κρίθηκαν ικανοποιητικά, καθώς 73 από συνολικά 87 αλλαγές εντοπίστηκαν επιτυχώς, με μικρά σφάλματα παράλειψης (10) και συμπερίληψης (14).Τέλος έγινε διερεύνηση, υλοποίηση και επέκταση προχωρημένων τεχνικών επεξεργασίας ψηφιακών μοντέλων αναγλύφων και την αξιοποίησή τους μέσα στο πλαίσιο της GEOBIA με στόχο την αναγνώριση αλουβιακών ριπιδίων και Bajadas. Η αναγνώριση στηρίχθηκε στην προσέγγιση της αναγνώρισης προτύπων γεωμορφών το οποίο έχει αναπτυχθεί στις ΗΠΑ και ευρέως χρησιμοποιηθεί διεθνώς για την χαρτογράφηση γεωμορφών. Η χαρτογράφηση αυτών των σχηματισμών είναι πολύ σημαντική ειδικά σε ερημικές και ημιερημικές περιοχές όπου πιθανότατα οι σχηματισμοί αυτοί είναι η κύρια πηγή επιφανειακού νερού για χρήση σε ύδρευση και άρδευση. Έχοντας αυτό ως κίνητρο, διερευνήθηκαν και αναπτύχθηκαν προχωρημένες τεχνικές ανάλυσης εικόνας, ψηφιακών μοντέλων αναγλύφου και αναπαράστασης γνώσης με απώτερο στόχο την αυτόματη αναγνώριση αυτών των γεωμορφών. Στα πλαίσια αυτής της διερεύνησης η αναγνώριση αυτών των γεωμορφών έγινε αρχικά από ψηφιακά μοντέλα εδάφους (ΨΜΕ) και στη συνέχεια το αποτέλεσμα βελτιώθηκε με χρήση πολυφασματικών δορυφορικών δεδομένων. Για την απομάκρυνση του θορύβου το ΨΜΕ φιλτραρίστηκε με βέλτιστο φίλτρο Weiner. Στη συνέχεια, καθώς ένα από τα απαραίτητα στοιχεία για τον εντοπισμό αυτών των μορφών είναι το υδρογραφικό δίκτυο, σύγχρονες τεχνικές σχετιζόμενες με τη διαχείριση βυθισμάτων και επίπεδων περιοχών, καθώς και εξαγωγής του υδρογραφικού δικτύου από ΨΜΕ διερευνήθηκαν, επεκτάθηκαν, υλοποιήθηκαν. Τα αποτελέσματα της εξαγωγής του δικτύου ήταν ικανοποιητικά όσον αφορά το δίκτυο των υπερκείμενων λεκανών, αλλά όχι τόσο ικανοποιητικά για την εξαγωγή του διχοτομικού υδρογραφικού προτύπου. Έτσι αποφασίστηκε πως στη μέθοδο αναγνώρισης θα γίνει προσέγγιση του προτύπου μέσω ευρετικών κανόνων οι οποίοι θα χαρακτήριζαν τις ιδιότητες του. Επίσης, λόγω του ιδιαίτερου ημικυκλικού σχήματος του αλουβιακού ριπιδίου, σχεδιάστηκε και υλοποιήθηκε ένας δείκτης ο οποίος λαμβάνει υπόψη το υδρογραφικό δίκτυο της υπερκείμενης κοιλάδας, τη θέση, τον προσανατολισμό, και το μέγεθος της κάθε υποψήφιας για αλουβιακό ριπίδιο μορφής. Ο δείκτης συνέκρινε την υποψήφια μορφή με ισεμβαδικό κυκλικό τομέα και υπολόγιζε ένα ποσοστό ταύτισης. Η τελική διαδικασία εξαγωγής έγινε μέσω της GEOBIA με την υλοποίηση δύο ιεραρχιών κατάτμησης και ταξινόμησης των αντικειμένων μέσω οντολογιών. Η πρώτη ιεραρχία περιείχε 4 επίπεδα με σειρά δημιουργίας 4-1-2-3. Στο επίπεδο 4 αναγνωρίστηκαν οι κοιλάδες που υπήρχαν στην περιοχή. Στο 1ο επίπεδο έγινε αναγνώριση των ζωνών στις οποίες πιθανώς να υπάρχουν αλλουβιακά ριπίδια ή/και bajadas. Στο αποτέλεσμα της ταξινόμησης του επιπέδου 1 έγινεδιόρθωση και πλήρωση κενών στα επίπεδα 2 και 3. Στο αποτέλεσμα της ταξινόμησης του επιπέδου 3 έγινε μορφολογικό άνοιγμα ώστε να μπορέσουν να διαχωριστούν οι αλλουβιακοί σχηματισμοί από άλλες περιοχές, και στο αποτέλεσμα αυτό έγινε κατάτμηση για τον υπολογισμό νέων αντικειμένων που θα αναπαριστούσαν τις επιθυμητές γεωμορφές, σχηματίζονταν το επίπεδο 2b. Για να εντοπισθούν υποψήφια τμήματα του υδρογραφικού δικτύου σχετιζόμενα με τη μεταφορά φερτών υλικών για το σχηματισμό των αλουβιακών ριπιδίων, το επίπεδο 1b δημιουργήθηκε κάτω από το επίπεδο 2b. Η τελική αναγνώριση των μορφών έγινε στο επίπεδο 2b. Τα αποτελέσματα της αναγνώρισης μετά από αξιολόγηση με φωτοερμηνευτικά δεδομένα αναφοράς κρίθηκαν ικανοποιητικά, καθώς για όλες τις μορφές εντοπίστηκε επιτυχώς το 90% των εκτάσεών τους, ενώ ο δε

Managing photointerpretation keys with a database system

83 σ.Στη σημερινή εποχή, υπάρχει η ανάγκη για τη συλλογή και την επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων που αφορά στοιχεία της γήινης επιφάνειας. Ένα από τα πρώτα προβλήματα που καλείται να αντιμετωπίσει κάποιος ο οποίος επιθυμεί να επεξεργαστεί μια εικόνα είναι η ικανότητα που έχει στο να αναγνωρίζει τις μορφές-αντικείμενα που περιέχει μια εικόνα. Η επιστήμη της Φωτοερμηνείας-Τηλεπισκόπησης για να μπορέσει να δώσει λύση σε αυτό το ζήτημα δημιούργησε τα φωτοερμηνευτικά κλειδιά, τα οποία αποτελούν πηγή δεδομένων για ένα Φωτοερμηνευτή. Με την παρούσα διπλωματική κατεβλήθη μια προσπάθεια για την κατασκευή ενός συστήματος το οποίο αποσκοπεί στη συλλογή και δημιουργία φωτοερμηνευτικών κλειδιών επιλογής από δεδομένα τα οποία θα εισάγουν ορισμένοι χρήστες (κυρίως μέλη της πολυτεχνειακής κοινότητας), μέσω ενός διαδικτυακού εργαλείου, τα οποία θα είναι διαθέσιμα σε όλους. Μέσω ενός δικτυακού τόπου θα μπορούν να συμπληρώνουν και να εισάγουν δεδομένα διαφόρων κατηγοριών (φασματικά, γεωμετρικά στοιχεία κτλ) σε ένα σύστημα βάσεων δεδομένων, το οποίο θα λειτουργεί πίσω από την σελίδα. Στη συνέχεια ο διαχειριστής του θα καλείται να επεξεργαστεί τα δεδομένα τα οποία εισήγαγαν οι χρήστες και να προσδιορίσει τα τελικά κλειδιά, μαζί με τις τιμές των μεγεθών που αυτά έχουν. Τέλος μέσω ενός δεύτερου δικτυακού χώρου θα μπορεί όποιος το επιθυμεί να λαμβάνει τις τελικές πληροφορίες για τα κλειδιά, όπως αυτές θα έχουν διαμορφωθεί από τα δεδομένα που θα δίνουν οι χρήστες.Nowadays there is the need of collecting and processing large amounts of data, regarding elements of the earth surface. One of the very first problems someone has to face, when he has to process an image, is the ability of identifying the shapes-objects that this image includes. The field of remote sensing to solve this problem, created the photo-interpretation keys which are a source of knowledge for a photo-interpreter. This thesis is an effort to develop a database system that collects and create photo-interpretation keys of choice, based on data collected by N.T.U.A. Students. Through a web page interface they can enter or fill data of various thematic categories (spectral, geometrical etc) in a Database Management System that is working behind the page. Thereafter the system Administrator is called to process the data from the users and determine the final photo-interpretation keys. Finally through another web page everyone can access the data, which have collected from the users' data.Αργυρός K. Αργυρίδη

Quantitative magnetic susceptibility of the developing mouse brain reveals microstructural changes in the white matter

Cerebral development involves a complex cascade of events which are difficult to visualize and quantify in vivo. In this study we combine information from Diffusion Tensor Imaging (DTI) and Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) to analyze developing mouse brains at five stages up to 56days postnatal. Susceptibility maps were calculated using frequency shifts in gradient echo MR images acquired at 9.4T. The mean apparent magnetic susceptibility and magnetic susceptibility anisotropy of major white matter tracts were evaluated as a function of age. During the first two weeks, susceptibility of white matter appeared paramagnetic relative to surrounding gray matter; it then gradually became more diamagnetic. While diffusion anisotropy was already apparent and high at postnatal day 2, susceptibility anisotropy only became significant during the third week. This mismatch indicated different microstructural underpinnings for diffusion anisotropy and susceptibility anisotropy. Histological exams were also performed to evaluate myelin and iron content. It is confirmed that the main source of susceptibility contrast in WM is the myelin content. The ability to quantify the magnetic properties of white matter will provide valuable information on the architecture of the brain during development and potentially a more specific indicator for myelin degenerative diseases

Increased Fibroblast Growth Factor 21 (FGF21) Concentration in Early Second Trimester Amniotic Fluid and Its Association with Fetal Growth

Altered fetal growth, either reduced or exacerbated, is associated with adverse perinatal outcomes. The underlying pathogenetic mechanisms of altered growth remain unclear. Fibroblast growth factor 21 (FGF21) and insulin are both considered to be major regulators of tissue growth and metabolism. The aim of our study was to investigate the association of second trimester amniotic fluid FGF21 and insulin concentrations with fetal growth. The amniotic fluid concentrations of FGF21 and insulin were determined in 80 cases of different fetal growth patterns (SGA—small for gestational age, LGA—large for gestational age, and AGA—appropriate for gestational age fetuses). Both peptides were found to be increased in cases of abnormal fetal growth, reduced growth velocity (SGA), or macrosomia (LGA). Specifically, FGF21 was significantly increased, as higher FGF21 levels were observed in the amniotic fluid of SGA and LGA fetuses compared with AGA fetuses (p < 0.05). Furthermore, the more severe the fetal smallness, the higher the FGF21 levels (p < 0.05). Similarly, higher insulin levels were noted in the amniotic fluid of SGA and LGA fetuses compared with those in AGA fetuses, though this was not statistically significant (p > 0.05). Again, the more severe the reduced fetal growth, the higher the insulin levels

Quantitative susceptibility map analysis in preterm neonates with germinal matrix-intraventricular hemorrhage

Background: Germinal matrix-intraventricular hemorrhage (GMH-IVH) is a common form of intracranial hemorrhage occurring in preterm neonates that may affect normal brain development. Although the primary lesion is easily identified on MRI by the presence of blood products, its exact extent may not be recognizable with conventional sequences. Quantitative susceptibility mapping (QSM) quantify the spatial distribution of magnetic susceptibility within biological tissues, including blood degradation products. Purpose/Hypothesis: To evaluate magnetic susceptibility of normal-appearing white (WM) and gray matter regions in preterm neonates with and without GMH-IVH. Study Type: Retrospective case-control. Population: A total of 127 preterm neonates studied at term equivalent age: 20 had mild GMH-IVH (average gestational age 28.7\ub12.1 weeks), 15 had severe GMH-IVH (average gestational age 29.3\ub11.8 weeks), and 92 had normal brain MRI (average gestational age 29.8\ub11.8 weeks). Field Strength/Sequence: QSM at 1.5 Tesla. Assessment: QSM analysis was performed for each brain hemisphere with a region of interest-based approach including five WM regions (centrum semiovale, frontal, parietal, temporal, and cerebellum), and a subcortical gray matter region (basal ganglia/thalami). Statistical Tests: Changes in magnetic susceptibility were explored using a one-way analysis of covariance, according to GMH-IVH severity (P<0.05). Results: In preterm neonates with normal brain MRI, all white and subcortical gray matter regions had negative magnetic susceptibility values (diamagnetic). Neonates with severe GMH-IVH showed higher positive magnetic susceptibility values (i.e. paramagnetic) in the centrum semiovale (0.0019 versus -0.0014ppm; P<0.001), temporal WM (0.0011 versus -0.0012ppm; P=0.037), and parietal WM (0.0005 versus -0.0001ppm; P=0.002) compared with controls. No differences in magnetic susceptibility were observed between neonates with mild GMH-IVH and controls (P=0.236). Data Conclusion: Paramagnetic susceptibility changes occur in several normal-appearing WM regions of neonates with severe GMH-IVH, likely related to the accumulation of hemosiderin/ferritin iron secondary to diffusion of extracellular hemoglobin from the ventricle into the periventricular WM