Single Molecule Fluorescence Image Patterns Linked to Dipole Orientation and Axial Position: Application to Myosin Cross-Bridges in Muscle Fibers

Photoactivatable fluorescent probes developed specifically for single molecule detection extend advantages of single molecule imaging to high probe density regions of cells and tissues. They perform in the native biomolecule environment and have been used to detect both probe position and orientation.Fluorescence emission from a single photoactivated probe captured in an oil immersion, high numerical aperture objective, produces a spatial pattern on the detector that is a linear combination of 6 independent and distinct spatial basis patterns with weighting coefficients specifying emission dipole orientation. Basis patterns are tabulated for single photoactivated probes labeling myosin cross-bridges in a permeabilized muscle fiber undergoing total internal reflection illumination. Emitter proximity to the glass/aqueous interface at the coverslip implies the dipole near-field and dipole power normalization are significant affecters of the basis patterns. Other characteristics of the basis patterns are contributed by field polarization rotation with transmission through the microscope optics and refraction by the filter set. Pattern recognition utilized the generalized linear model, maximum likelihood fitting, for Poisson distributed uncertainties. This fitting method is more appropriate for treating low signal level photon counting data than χ(2) minimization.Results indicate that emission dipole orientation is measurable from the intensity image except for the ambiguity under dipole inversion. The advantage over an alternative method comparing two measured polarized emission intensities using an analyzing polarizer is that information in the intensity spatial distribution provides more constraints on fitted parameters and a single image provides all the information needed. Axial distance dependence in the emission pattern is also exploited to measure relative probe position near focus. Single molecule images from axial scanning fitted simultaneously boost orientation and axial resolution in simulation

Die Beingeometrie in der Frontalebene

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Beingeometrie in der Frontalebene. Gegenübergestellt und statistisch ausgewertet wurden Daten, die aus konventionellen langen Röntgenstandbeinaufnahmen (LRS) und digitalen Übersichtsbildern der Computertomographie (Topogramme) gewonnen wurden. Neben der Darstellung des aktuellen Standes der derzeit praktizierten Technik auf dem Gebiet der Beingeometrieanalyse war es das Ziel, sowohl die Unterschiede als auch die Gemeinsamkeiten der hierbei gewonnenen Analyseergebnisse aufzuzeigen und die Vor- und Nachteile entsprechend zu diskutieren. Hierzu wurde sowohl eine prospektive als auch eine retrospektive Studie durchgeführt; um zu beurteilen, welche Vorteile die CT-Topogramme zur Messung der Beingeometrie mit sich bringen. Konventionelle lange Beinaufnahmen im Stehen sind zur Winkel- und Längenmessung wesentlicher Bestandteil einer orthopädischen Beurteilung der unteren Extremität. Eine gute Qualität einer LRS zeigt sich in einer weitgehend gleichmäßigen Belichtung über die gesamte Aufnahme sowie einer vollständigen Abbildung des Beines inklusive des Beckengürtels, gegebenenfalls zusätzlich mit Anteilen der Lendenwirbelsäule. Die Durchführung der Standbeinaufnahme ist durch die umständliche Positionierung des Patienten, mit Ausrichtung der Beinachse und dem Ausgleich eventueller Beinlängendifferenzen auf der entsprechenden Standapparatur, aufwendig und damit entsprechend fehlerträchtig. Hinzu kommt, dass die Ausrichtung des Beines in der Sagitalebene durch ventrale Positionierung der Patella umstritten ist, da sie als Sesambein nicht ausreichend valide erscheint. Im CT könnte sich die Ausrichtung des Beines relativ leicht an der Kondylenhinterkante und damit an einer funktionell wichtigen Gelenkstruktur orientieren. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich ausführlich mit den Konsequenzen, die sich daraus ergeben würden und versucht die klinisch relevante Frage zu beantworten, ob die CT-Diagnostik die LRS abzulösen vermag. Hierzu wurden folgende Fragestellungen untersucht: Wie stellt sich die Beingeometrie in der Frontalebene einerseits in der LRS und andererseits im CT-Topogramm jeweils bei ventral ausgerichteter Patella dar? Welche Voraussetzungen sind erforderlich, um das Bein anhand einer anatomischen Struktur reproduzierbar im CT auszurichten? Wie stellt sich die Beingeometrie dar, wenn die Kondylenhinterkante parallel zur Frontalebene ausgerichtet wird? Welche Unterschiede ergeben sich im direkten Vergleich zwischen der LRS mit mittig zentrierter Patella und dem CT-Topogramm mit parallel zur Frontalebene ausgerichteter Kondylenhinterkante? Bei ventral ausgerichteter Patella zeigen beide Untersuchungsverfahren hinsichtlich der Gelenkwinkel und des Verlaufs der Mikulicz-Linie keine signifikanten Unterschiede. Die P-Werte der fünf analysierten Gelenkwinkel stellten sich wie folgt da: für den CCD-Winkel 0,2968, für den aLDFW 0,8272, für den mLDFW 0,5315, für den MPTW 0,2451 und für den LDTW 0,1219. Bei der konventionellen Aufnahmetechnik kommt es hinsichtlich der Länge zu einem projektionsbedingten Vergrößerungseffekt im Bereich des Oberschenkels von 5,0 - 9,7 %, des Unterschenkels von 2,8 - 7,1 % und bezogen auf die Gesamtbeinlänge von 4,8 - 8,2 % im Vergleich zu den als real definierten Daten aus dem CT. Zur Ausrichtung des Beines im CT wurde eine spezielle Auflage für den CT-Tisch konstruiert und gebaut, die über Halterungsgurte und Schulterhalterungen sowie auf die individuelle Körpergröße anpassbare Fußschlitten verfügt. Die Fußschlitten sind entsprechend der Körpergröße auf der Auflage zu positionieren und mittels einer Spindel kann eine Feineinstellung vorgenommen werden. Um eine beidseitig gleich starke Belastung zu erreichen, sind an den Fußschlitten Druckmesser angebracht. Die Rotationsstellung der Beine lässt sich mittels einer Drehvorrichtung an diesen Fußschlitten gradgenau einstellen. Im Rahmen dieser Studie konnten in einem ersten Testdurchgang an 52 in die Studie eingehenden Patienten in über 50% der Fälle die Kondylenhinterkante auf 2° genau eingestellt werden. In einem Intervall von 5° Abweichung von der Horizontalen lagen 80% der Ergebnisse. Die Ausrichtung der Kondylenhinterkante parallel zur Frontalebene zeigte im Vergleich zur LRS mit mittig zentrierter Patella signifikante Unterschiede bei der Vermessung der Mikulicz-Linie (P-Wert: 0,0001), dem CCD-Winkel (P-Wert: 0,0004), dem mLDFW (P-Wert: 0,0019) und dem LDTW (P-Wert: 0,0006). Der aLDFW und der MPTW sind im Ergebnis weniger abhängig von der Drehung des Beines und deren P-Werte waren nicht signifikant unterschiedlich (P-Wert von aLDFW: 0,0600, P-Wert von MPTW: 0,3612). Die Ergebnisse der Beinlängenmessung verhielten sich entsprechend der Untersuchung bei ventral ausgerichteter Patella. Vorliegende Arbeit zeigt das Potential des CT-Topogramms zur Analyse der Beingeometrie. Die Vorteile des CT liegen einerseits in der gleichmäßigen guten Belichtung über den gesamten Bereich, auch der problematischen Beckenregion. Zudem entfallen Belichtungssprünge an den Film- bzw. Folienübergängen sowie das Fehlerpotential fehlerhaft zusammengesetzter Einzelbilder. Die Arbeit zeigt, dass es möglich ist, die Beinachse mit der neu konstruierten Vorrichtung an anatomisch relevanten Strukturen auszurichten und so im CT reproduzierbare Projektionen zu erhalten. Die Ausrichtung der Kondylenhinterkante parallel zur Frontalebene zeigt jedoch aufgrund der vermehrten Außenrotation des Sprunggelenks keine Vorteile. Es bleibt einer weiteren Studie vorbehalten, ob sich durch andere Einstellkriterien, z.B. 15°-Außenrotation diesbezüglich neue Erkenntnisse ergeben. Die Vorteile der Darstellung beider Beine zusammen mit der Wirbelsäule im aufrechten Stand unter Belastung, ggf. mit Ausgleich einer Beinlängendifferenz in der LRS mit ventral ausgerichteter Patella, überwiegen die dargestellten Nachteile dieser Aufnahmetechnik, so dass bis auf Weiteres die LRS für die standardmäßige Darstellung der Beingeometrie, bei Anhalt für Torsionsfehler ergänzt durch CT-Transversalschnitte, Goldstandard bleiben sollte

Integration of New Technologies and Alternative Methods in Laboratory-Based Scenarios

In this study, we report a preliminary requirements analysis to recognize needs and possibilities for integrating new technologies and methods for lab-based learning in the field of Industry 4.0 and Internet of Things. To this aim, different scenarios, such as real, remote and virtual labs, are considered to be addressable within an integrated learning environment that focuses on alternative methods (i.e. Serious Games, Self-Regulated and Collaborative Learning) and new technologies (i.e. Open Badges, Mixed Reality and Learning Analytics). To support the design of the laboratory-based learning environment, qualitative interviews were conducted with both expert lecturers and relevant students in the field of engineering, to provide complementary perspectives. These interviews were carried out to analyze the requirements, and to identify possible benefits that relevant stakeholders expect by using these teaching and learning methods and technologies. A qualitative content analysis has been started on the interviews to define which is the perception of the new technologies and teaching methods. The different points of view about technologies and methods coming from expert lecturers’ and relevant students’ interviews are provided

RNA secondary structure design

We consider the inverse-folding problem for RNA secondary structures: for a given (pseudo-knot-free) secondary structure find a sequence that has that structure as its ground state. If such a sequence exists, the structure is called designable. We implemented a branch-and-bound algorithm that is able to do an exhaustive search within the sequence space, i.e., gives an exact answer whether such a sequence exists. The bound required by the branch-and-bound algorithm are calculated by a dynamic programming algorithm. We consider different alphabet sizes and an ensemble of random structures, which we want to design. We find that for two letters almost none of these structures are designable. The designability improves for the three-letter case, but still a significant fraction of structures is undesignable. This changes when we look at the natural four-letter case with two pairs of complementary bases: undesignable structures are the exception, although they still exist. Finally, we also study the relation between designability and the algorithmic complexity of the branch-and-bound algorithm. Within the ensemble of structures, a high average degree of undesignability is correlated to a long time to prove that a given structure is (un-)designable. In the four-letter case, where the designability is high everywhere, the algorithmic complexity is highest in the region of naturally occurring RNA.Comment: 11 pages, 10 figure

Deep Compact Person Re-Identification with Distractor Synthesis via Guided DC-GANs

We present a dual-stream CNN that learns both appearance and facial features in tandem from still images and, after feature fusion, infers person identities. We then describe an alternative architecture of a single, lightweight ID-CondenseNet where a face detector-guided DC-GAN is used to generate distractor person images for enhanced training. For evaluation, we test both architectures on FLIMA, a new extension of an existing person re-identification dataset with added frame-by-frame annotations of face presence. Although the dual-stream CNN can outperform the CondenseNet approach on FLIMA, we show that the latter surpasses all state-of-the-art architectures in top-1 ranking performance when applied to the largest existing person re-identification dataset, MSMT17. We conclude that whilst re-identification performance is highly sensitive to the structure of datasets, distractor augmentation and network compression have a role to play for enhancing performance characteristics for larger scale applications

Semantically selective augmentation for deep compact person re-identification

We present a deep person re-identification approach that combines semantically selective, deep data augmentation with clustering-based network compression to generate high performance, light and fast inference networks. In particular, we propose to augment limited training data via sampling from a deep convolutional generative adversarial network (DCGAN), whose discriminator is constrained by a semantic classifier to explicitly control the domain specificity of the generation process. Thereby, we encode information in the classifier network which can be utilized to steer adversarial synthesis, and which fuels our CondenseNet ID-network training. We provide a quantitative and qualitative analysis of the approach and its variants on a number of datasets, obtaining results that outperform the state-of-the-art on the LIMA dataset for long-term monitoring in indoor living spaces

Alternative options of using processing knowledge to populate ontologies for the recognition of urban concepts

In this paper, we present an ontology-driven approach for cartographic pattern recognition in support of map generalisation. Spatial patterns are formalised by means of ontologies which are then used to deductively trigger appropriate low level pattern recognition techniques. Modelling ontologies suited for spatial pattern recognition is discussed by example of an ontology of terraced houses. The paper subsequently focuses on approaches for inferring the instances of higher level concepts. Three different approaches are employed to detect terraced houses in Ordnance Survey MasterMap® vector data: Weighted summation; Joint Bayes classifier; and Support Vector Machines. An evaluation by comparison to a manual classification reveals that weighted summation and the Joint Bayes classifier both have satisfactory prediction accuracy, but the Joint Bayes classifier has advantages when considering the calibration effort involved. In conclusion, we claim that the ontology-driven approach better captures the complex structure of spatial patterns and provides enhanced transparency and flexibility of the pattern recognition process in comparison to conventional, purely geometric and/or statistical techniques

High temperature testing of pre-production fuel elements

This report includes details of the facility, test loop, test operation, and test results are given in the following paragraphs

Diving with Penguins: Detecting Penguins and their Prey in Animal-borne Underwater Videos via Deep Learning

African penguins (Spheniscus demersus) are an endangered species. Little is known regarding their underwater hunting strategies and associated predation success rates, yet this is essential for guiding conservation. Modern bio-logging technology has the potential to provide valuable insights, but manually analysing large amounts of data from animal-borne video recorders (AVRs) is time-consuming. In this paper, we publish an animal-borne underwater video dataset of penguins and introduce a ready-to-deploy deep learning system capable of robustly detecting penguins ([email protected]%) and also instances of fish ([email protected]%). We note that the detectors benefit explicitly from air-bubble learning to improve accuracy. Extending this detector towards a dual-stream behaviour recognition network, we also provide the first results for identifying predation behaviour in penguin underwater videos. Whilst results are promising, further work is required for useful applicability of predation behaviour detection in field scenarios. In summary, we provide a highly reliable underwater penguin detector, a fish detector, and a valuable first attempt towards an automated visual detection of complex behaviours in a marine predator. We publish the networks, the DivingWithPenguins video dataset, annotations, splits, and weights for full reproducibility and immediate usability by practitioners.Comment: 5 pages, 5 figures, 4 Tables, "3rd International Workshop on Camera traps, AI, and Ecology (CamTrapAI)