First Characterization of the Ultra-Shielded Chamber in the Low-noise Underground Laboratory (LSBB) of Rustrel Pays d'Apt

In compliance with international agreements on nuclear weapons limitation, the French ground-based nuclear arsenal has been decommissioned in its totality. One of its former underground missile control centers, located in Rustrel, 60 km east of Avignon (Provence) has been converted into the ``Laboratoire Souterrain \`a Bas Bruit de Rustrel-Pays d'Apt'' (LSBB). The deepest experimental hall (500 m of calcite rock overburden) includes a 100 m$^{2}$ area of sturdy flooring suspended by and resting on shock absorbers, entirely enclosed in a 28 m-long, 8 m-diameter, 1 cm-thick steel Faraday cage. This results in an unparalleled combination of shielding against cosmic rays, acoustic, seismic and electromagnetic noise, which can be exploited for rare event searches using ultra low-temperature and superconducting detectors. The first characterization measurements in this unique civilian site are reported. For more info see http://home.cern.ch/collar/RUSTREL/rustrel.htmlComment: Homepage and quoted hyperlinks have been updated: see http://home.cern.ch/collar/RUSTREL/rustrel.htm

Error analysis of a floating block FFT processor: model and experiment

This paper is dedicated to a floating block FFT error analysis . A statistical model of the error propagation in a pass is developped which considers separately the three following parts : the input, arithmetic roundoff and coefficient quantization errors. Each of them is discussed and experimentally verified .Analyse de la précision d'un processeur de transformée de Fourier rapide réalisé autour de deux multiplicateurs-accumulateurs et disposant d'une arithmétique flottante par bloc

Approche markovienne pour la segmentation 3D des tissus cérébraux en IRM

La segmentation des matières grise, blanche et liquide céphalo-rachidien (LCR) en IRM est rendue difficile due à l'effet de volume partiel. Pour s'affranchir de ce problème, nous proposons un modèle de classes mixtes. Le nombre de classes dans un volume d'encéphale est choisi égal à cinq, ce qui est confirmé par l'analyse de l'histogramme. En utilisant une modélisation par champs aléatoires de Markov, notre méthode estime les pourcentages de trois tissus purs dans chaque voxel en deux étapes. Dans un premier temps, les cinq classes ( trois classes purs et deux classes supplémentaires correspondant aux mélanges matières grise-matière blanche et matière grise-LCR) sont segmentées. Les volumes partiels sont ensuite estimés sur les deux classes mixtes. La méthode a été testée sur plusieurs volumes cérébraux en IRM anatomique

Cooperative method and performance evaluation of encephalon segmentation in magnetic resonance imaging

Some complex applications in medical imaging need to combine results coming from different numerical operators referred as t o edges — and regions — operators . To improve success of segmentation, the idea proposed is to combine region and active contou r segmentations. This cooperative method takes advantage of both two approaches . In the first step, we use tools from mathematica l morphology and region growing algorithms for the region segmentation in order to get an automated initialization of the activ e contour model . In the second step, the physically based active model, considered as a set of masses linked by springs, is used i n order to refine the delineation of objects obtained by the first approach undergoing an elastic deformation . Segmentation results are illustrated on encephalon extraction on 3D MRI data sets . The parameters of the active contour model are evaluated an d discussed . Results are quantified using a phantom, by means of some global and local measure functions, and show the interes t of the active contour for a refined delineation of the brain .Certaines applications complexes en imagerie médicale combinent des résultats provenant de différents opérateurs numériques qui font référence à des méthodes type région et contour. Pour améliorer la qualité de la segmentation, l'idée proposée est de combiner la segmentation région et la segmentation contour. Cette méthode allie les avantages de ces deux approches prises séparément, pans un premier temps, on utilise des outils de morphologie mathématique et des algorithmes de croissance de régions en vue d'obtenir une initialisation automatique approximative pour l'approche contour. Dans un deuxième temps, le modèle physique du contour actif (contour déformable), qui assimile le contour à un certain nombre de masses ponctuelles reliées par des ressorts, permet d'affiner le résultat de l'approche région sous l'action d'une déformation élastique. Les résultats sont présentés pour l'extraction de l'encéphale sur des données IRM 3D. Les paramètres du modèle de contour actif sont évalués et discutés. Les résultats sont quantifiés par des fonctions de mesures globales et locales à travers un fantôme réaliste, et montrent l'amélioration apportée par le contour actif

Extraction et partitionnement de l'encéphale par un modèle de contours actifs

La segmentation des structures anatomiques à partir d'IRM fait maintenant l'objet d'un intérêt certain. Pour améliorer la qualité de la segmentation, l'idée proposée est de combiner la segmentation région et la segmentation contour. La segmentation région permet d'avoir une initialisation automatique approximative pour l'approche contours. Cette dernière assimile le contour à un certain nombre de masses ponctuelles reliées par des ressorts , converge vers un état d'équilibre sous l'action d 'une déformation élastique. Les résultats sont présentés pour l'extraction et le partitionnement de l'encéphale sur des données IRM 3D chez l'être humain et le primate. Ces résultats sont ensuite validés par des mesures comme le taux de recouvrement et la carte de distance

Individual merging of multimodal cerebral data : Information extracted from digital images and expert knowledge

The analysis of the cerebral activity on PET images is difficult because of thei r limited spatial resolution and their low signal to noise ratio . This study requires the merge of both information extracted from other digital images and expert knowledge collected in atlases. These ones are related to standard anatomy and they must be previously adapted to the specific morphology of the patient . To solv e the problems encountered from acquisition to interpretation of images, a methodology is proposed to obtain and merge individual data . The first stage consists in an automatic fitting between PET and MRZ images, via an X–ray radiography . The second stage tends to individualize anatomic atlases to enhance the PET image s superimposition. For that purpose, a method to identify the brain sulci of a patien t is presented. The general nature of the approach, the explicitation of knowledg e and offusion mechanisms, and the accuracy of results are pointed up .L'étude de l'activité fonctionnelle cérébrale à partir d'images TEP est difficile à cause de la résolution spatiale limitée et du faible rapport signal sur bruit de celles-ci. Cette étude nécessite l'utilisation conjointe et la fusion d'informations provenant de différentes modalités d'images numériques et de connaissances expertes modélisées dans des atlas. Ces derniers se rapportant à une anatomie standard, il est fondamental de les adapter auparavant à la morphologie spécifique du patient concerné. Pour résoudre au mieux les problèmes rencontrés depuis l'acquisition de l'image à l'identification des différentes zones, nous proposons dans cet article une méthodologie pour obtenir des données individualisées et pour les fusionner. La première étape fait intervenir un processus automatique de recalage de l'image TEP avec une image RM, via une radiographie par Rayons X, par l'introduction d'informations a priori extraites d'un atlas. La seconde étape vise à individualiser les atlas anatomiques pour que la superposition avec les images TEP soit plus précise. Dans cette optique, une méthode d'identification des sillons du cortex d'un patient sur une image RM 3D est présentée. L'accent est mis sur la généralité de la démarche, sur l'explicitation des connaissances et des mécanismes de fusion, et sur l'évaluation des résultats en fonction des images traitées

BSL2-compliant lethal mouse model of SARS-CoV-2 and variants of concern to evaluate therapeutics targeting the Spike protein

Since first reported in 2019, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is rapidly acquiring mutations, particularly in the spike protein, that can modulate pathogenicity, transmission and antibody evasion leading to successive waves of COVID19 infections despite an unprecedented mass vaccination necessitating continuous adaptation of therapeutics. Small animal models can facilitate understanding host-pathogen interactions, target selection for therapeutic drugs, and vaccine development, but availability and cost of studies in BSL3 facilities hinder progress. To generate a BSL2-compatibl

BSL2-compliant lethal mouse model of SARS-CoV-2 and variants of concern to evaluate therapeutics targeting the Spike protein

Since first reported in 2019, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is rapidly acquiring mutations, particularly in the spike protein, that can modulate pathogenicity, transmission and antibody evasion leading to successive waves of COVID19 infections despite an unprecedented mass vaccination necessitating continuous adaptation of therapeutics. Small animal models can facilitate understanding host-pathogen interactions, target selection for therapeutic drugs, and vaccine development, but availability and cost of studies in BSL3 facilities hinder progress. To generate a BSL2-compatible in vivo system that specifically recapitulates spike protein mediated disease we used replication competent, GFP tagged, recombinant Vesicular Stomatitis Virus where the VSV glycoprotein was replaced by the SARS-CoV-2 spike protein (rVSV-SARS2-S). We show that infection requires hACE2 and challenge of neonatal but not adult, K18-hACE2 transgenic mice (hACE2tg) leads to productive infection of the lungs and brains. Although disease progression was faster in SARS-CoV-2 infected mice, infection with both viruses resulted in neuronal infection and encephalitis with increased expression of Interferon-stimulated Irf7, Bst2, Ifi294, as well as CxCL10, CCL5, CLC2, and LILRB4, and both models were uniformly lethal. Further, prophylactic treatment targeting the Spike protein (Receptor Binding Domain) with antibodies resulted in similar levels of protection from lethal infection against rVSV-SARS2-S and SARS-CoV-2 viruses. Strikingly, challenge of neonatal hACE2tg mice with SARS-CoV-2 Variants of Concern (SARS-CoV-2-α, -β, ϒ, or Δ) or the corresponding rVSV-SARS2-S viruses (rVSV-SARS2-Spike-α, rVSV-SARS2-Spike-β, rVSV-SARS2-Spike-ϒ or rVSV-SARS2-Spike-Δ) resulted in increased lethality, suggesting that the Spike protein plays a key role in determining the virulence of each variant. Thus, we propose that rVSV-SARS2-S virus can be used to understand the effect of changes to SARS-CoV-2 spike protein on infection and to evaluate existing or experimental therapeutics targeting spike protein of current or future VOC of SARS-CoV-2 under BSL-2 conditions