Predictions of Knee Joint Contact Forces Using Only Kinematic Inputs with a Recurrent Neural Network

BACKGROUND: Knee joint contact (bone on bone) forces are commonly estimated using surrogate measures such as external knee adduction moments (with limited success) or musculoskeletal modeling (more successful). Despite its capabilities, modeling is not optimal for clinicians or persons with limited experience and knowledge. Therefore, the purpose of this study was to design a novel prediction method for knee joint contact forces that is equal or more accurate than modeling, yet simplistic in terms of required inputs. METHODS: This study included all six subjects’ (71.3±6.5kg, 1.7±0.1m) data from the opensource “Grand Challenge” datasets (simtk.org) and two subjects from the CAMS datasets, consisting of motion capture and in-vivo instrumented knee prosthesis data (e.g. true knee joint contact forces). Inverse kinematics were used to derive three-dimensional hip, two-dimensional knee (sagittal & frontal), and one-dimensional ankle (sagittal) kinematics during the stance phase of normal walking for all subjects. Medial and lateral knee joint contact forces (normalized to body weight) and inverse kinematics were imported into MATLAB and normalized to 101 data points. A long-short term memory network (LSTM) was created to predict knee forces using combinations of the kinematics inputs. The Grand Challenge data were used for training, while the CAMS data were used for testing. Waveform accuracy was explained by the proportion of variance and root mean square error between network predictions and in-vivo knee joint contact forces data. RESULTS: The top five networks demonstrated excellent fit with the training data, achieving RMSE \u3c 0.26BW for medial and lateral forces, R2 \u3e 0.69 for medial forces, but only R2 \u3e 0.15 for lateral forces. The overall best-selected network contained frontal hip and knee, and sagittal hip and ankle input variables and presented the finest visual waveform agreement with the in vivo data (R2=0.77, RMSE=0.27). CONCLUSIONS: The LSTM network designed in this study revealed knee joint forces could accurately be predicted by using only kinematic input variables. The network’s results outperformed most reports of root mean squared errors and correlation coefficients attained by musculoskeletal modeling and surrogate measures of KAMs

Accuracy analysis of the space shuttle solid rocket motor profile measuring device

The Profile Measuring Device (PMD) was developed at the George C. Marshall Space Flight Center following the loss of the Space Shuttle Challenger. It is a rotating gauge used to measure the absolute diameters of mating features of redesigned Solid Rocket Motor field joints. Diameter tolerance of these features are typically + or - 0.005 inches and it is required that the PMD absolute measurement uncertainty be within this tolerance. In this analysis, the absolute accuracy of these measurements were found to be + or - 0.00375 inches, worst case, with a potential accuracy of + or - 0.0021 inches achievable by improved temperature control

The Guided Improvement Algorithm for Exact, General-Purpose, Many-Objective Combinatorial Optimization

This paper presents a new general-purpose algorithm for exact solving of combinatorial many-objective optimization problems. We call this new algorithm the guided improvement algorithm. The algorithm is implemented on top of the non-optimizing relational constraint solver Kodkod. We compare the performance of this new algorithm against two algorithms from the literature [Gavanelli 2002, Lukasiewycz et alia 2007, Laumanns et alia 2006]) on three micro-benchmark problems (n-Queens, n-Rooks, and knapsack) and on two aerospace case studies. Results indicate that the new algorithm is better for the kinds of many-objective problems that our aerospace collaborators are interested in solving. The new algorithm returns Pareto-optimal solutions as it computes

Anal Depressor Muscle Remodeling in C. elegans

Male Caenorhabditis elegans undergo a radical remodeling of their anal depressor during late larval stage 4. In both hermaphrodites and males, the larval anal depressor primarily functions as a defecation behavior. However, the muscle’s sarcomere reorganizes itself to facilitate copulation only in the adult males (Chen and René García 2015). In succinate dehydrogenase (sdha-1) mutants, the post embryonic sex muscle has been found to mature inappropriately; this is especially seen in males. In addition to the abnormal sex muscles, we discovered that the sex-common anal depressor muscle also remodels inappropriately in the male. The cause of the abnormal development of these muscles remains unknown; however our findings has led us to hypothesize that the sdha-1 encoded enzyme is required for cell-cell communication between the developing anal depressor and its neighboring signaling partners. To address which cells are involved in signaling for the developmental muscle remodeling to take place, further study of the sdha-1 mutation is needed to determine how it may be affecting the Wnt/ β-Catenin Signaling Pathway transduction. In addition, we hope to uncover which cell signals are initiating the abnormal sculpting of the anal depressor during development

Überprüfung der Wertigkeit und Vergleich von Texturfeatures in der [18F]-2-Fluor-2-desoxy-D-glucose-Positronen-Emissions-Tomographie und Computertomographie zur Prädiktion von Differenzierungsgrad, histopathologischem Tumortyp und Patientenüberleben bei Bronchialkarzinomen

Einleitung Die Texturanalyse als Teilgebiet der Radiomics in der medizinischen Bildgebung beschreibt die computergestützte Extraktion von Bilddaten zur objektiven Auswertung der räumlichen Heterogenität der Grauwertverteilung z.B. eines Tumors in der Computertomographie (CT) oder Positronen-Emissionstomographie (PET). So sollen Texturcharakteristiken quantitativ erfasst werden, die dem menschlichen Auge nicht zugänglich sind und möglicherweise Hinweise auf die Histologie eines Tumors oder das klinische Out-come von Patienten liefern könnten. Ziel Die vorliegende Studie hatte zum Ziel, die Wertigkeit von ausgesuchten, in der Literatur vorbeschriebenen Texturfeatures von Bronchialkarzinomen in der CT und 18F-Fluorodeoxyglucose-PET (18F-FDG-PET) hinsichtlich der Prädiktion des histologischen Subtyps und des Gesamtüberlebens an einem Kollektiv des Universitätsklinikums Tübingen zu untersuchen. Des Weiteren wurde der Einfluss der Kontrastmittelphase und der Segmentierungstechnik auf die Ergebnisse der Texturanalyse in der CT untersucht. Material und Methoden Von insgesamt 7759 Patienten, welche zwischen 2014 und 2017 am Universitätsklinikum Tübingen nach klinischer Indikation mittels 18F-FDG-PET/CT untersucht wurden, wurden 183 Patienten nach folgenden Kriterien in die Studienauswertung eingeschlossen: (1) Alter über 18 Jahre, (2) Erstdiagnose eines histologisch gesicherten Bronchialkarzinoms sowie (3) das Vorliegen einer kontrastangehobenen Ganzkörper-18F-FDG-PET/CT-Untersuchung, welche eine CT-Thorax in Inspiration sowie eine Ganzkörper-CT in portalvenöser Kontrastmittelphase beinhaltet. Für die Auswertung wurde ein positives Votum der Ethikkommission eingeholt. Erfasst wurden folgende Daten: Alter, Geschlecht, cTMN-Stadium, histologischer Befund mit Grading des Tumors, Lokalisation des Primarius, letzter Patientenkontakt sowie das Todesdatum. Die Bronchialkarzinome wurden in insgesamt drei Bilddatensätzen segmentiert und weiter analysiert: (I) in der 18F-FDG-PET, (II) in der CT-Thorax in Inspiration (CTINSP) und (III) der CT-Ganzkörper (CTPET). Für den PET-Datensatz wurde hierfür eine 3D 40 %-ige Isokontur (Volume of interest, VOI) verwendet, wodurch die stoffwechselaktiven Tumoranteile erfasst werden. Diese VOI wurde anschließend auf die CTPET kopiert, um diese stoffwechselaktiven Tumoranteile in der CT zu analysieren. In der CTINSP wurden die Tumore anhand der anatomischen Be-grenzung der CT manuell segmentiert. Folgende Texturfeatures der Tumore wurden aus den drei Datensätzen mittels der Software ImFEATbox in Matlab (The Mathworks Inc, Natick, USA) berechnet: Entropy, Homogeneity und Energy. Die statistische Auswertung erfolgte mittels IBM SPSS Statistics 27 (IBM, Armonk, NY, USA). Zum Vergleich allgemeiner Patienten- und Krankheitsparameter wurde ein Mann-Whitney-U-Test zwischen den Gruppen (Adenokarzinom vs. Plattenepithelkarzinom) durchgeführt. Die Korrelation zwischen den Features und dem histologischen Subtyp der Tumore wurde mittels Spearman-Test untersucht. Zur Berücksichtigung der multiplen Tests wurde die FDR mittels Benjamini-Hochberg-Korrektur auf 10 % begrenzt. Das Signifikanzniveau wurde auf p = 0,05 gesetzt. Die statistische Signifikanz der einzelnen Regressionskoeffizienten wurde mittels Wald-Test durchgeführt. Unterschiede der einzelnen Texturfeatures in den drei Bildgebungsmethoden, unter Berücksichtigung des Tumorgradings und des Gesamtüberlebens, wurden ebenfalls mittels Mann-Whitney-U-Test analysiert. Ergebnisse Von den eingeschlossenen 183 Patienten (42,5 % Frauen) hatten 61,7 % (n = 113) ein primäres Adenokarzinom und 38,3 % (n = 70) ein primäres Plat¬ten¬epi-thel¬kar¬zi¬nom. Das mittlere Alter unterschied sich signifikant zwischen den beiden Testgruppen (Adenokarzinomgruppe: 65,1 ± 9,2 Jahre vs. 68,6 ± 8,3 Jahre, p < 0,001). Grading: Adenokarzinomgruppe: je 47,8 % G2 und G3; 3,5 % G1; Plattenepi-thelkarzinomgruppe: 50,0 % G3; 45,7 % G2 und 2,9 % G1; bei jeweils einer Person der beiden Gruppen wurde das Grading nicht bestimmt. Zwischen den beiden Testgruppen (Adenokarzinom und Plattenepithelkarzinom) bestand kein signifikanter Unterschied (p > 0,05) hinsichtlich des Gesamtüberlebens (overall survival, OS): median OSAdeno 17,1 Monate, Range 0,6–67,1 Monate vs. Median OSPLECA 18,1 Monate, Range 0,2–67,2 Monate, p = 0,771. Bei der Auswertung der Texturanalyse zeigte sich nach Korrektur der Falscherkennungsrate ein statistisch signifikanter Unterschied der Entropy (p = 0,009) und der Energy (p = 0,039) zwischen den beiden Tumorhistologien Adeno- und Plattenepithelkarzinom in der PET. In Bezug auf die Gradingstufen sowie das Gesamtüberleben ergaben sich zwischen den beiden Tumorgruppen hinsichtlich der Texturfeatures Entropy, Homogeneity und Energy in der CT und der PET weder im Gesamtkollektiv noch bei den Plattenepithel- und Adenokarzinomen signifikante Unterschiede. Bei der Korrelation zwischen den Texturfeatures ergaben sich folgende Korrelationen: Homogeneity (CTPET) mit Entropy (PET) r = -0,289. Homogeneity (CTPET) bzw. Energy (CTPET) mit Entropy (PET) r = 0,434 bzw. r = 0,335). Homogeneity (PET) mit Homogeneity (CTPET) r = -0,289. Ansonsten ergaben sich hier keine signifikanten Korrelationen. Für die CTINSP und CTPET konnten keine signifikanten Korrelationen zwischen den einzelnen Texturfeatures gefunden werden (p > 0,265). Schlussfolgerung In dem untersuchten Kollektiv unserer Studie konnten interessanterweise lediglich in der PET signifikante Unterschiede in den Texturfeatures der Adeno- und Plattenepithelkarzinome gefunden werden. Die untersuchten Texturfeatures der CT erlaubten keine Differenzierung zwischen den beiden Tumorgruppen. Weder die Texturfeatures der PET noch der CT korrelierten mit dem Tumorgrading oder dem Gesamtüberleben. Auch unterschieden sich die Features aus den beiden CT-Datensätzen (CTINSP und CTPET) deutlich, was die Rolle der Segmentierungs- und Aufnahmetechnik der ausgewählten Features verdeutlicht. Die Ergebnisse unserer Studie können damit die in der Literatur zum Teil vorbeschriebenen Korrelationen von Texturfeatures zu klinischen oder histologischen Daten nicht in der beschriebenen Ausprägung bestätigen. Insgesamt variieren die bereits durchgeführten und publizierten Studien stark hinsichtlich der verwendeten Methoden zur Texturanalyse, der Auswahl der Features, der verwendeten Bilder und entsprechend auch der Ergebnisse. Es fehlt an prospektiven Studien mit ausreichend großen Patientenkollektiven zur Vereinheitlichung der Datenakquisition und Auswertungsstrategie. Der Fokus dieser Studie lag in der Untersuchung von lediglich drei, in der Literatur als relativ robust beschriebenen Texturfeatures (Entropy, Homogeneity und Ener-gy), um den statistischen Fehler durch multiples Testen zu minimieren. Zusammenfassend deuten die Ergebnisse dieser Studie darauf hin, dass die Texturfeatures in der eingesetzten Form keine eindeutige Differenzierung des histologischen Subtyps erlauben und einen nur eingeschränkten prädiktiven Wert hinsichtlich des Gesamtüberlebens bei Patienten mit Bronchialkarzinom haben. Die deutlichen Unterschiede zwischen den beiden CT-Datensätzen unterstreichen die Notwendigkeit einer Standardisierung der Untersuchungsprotokolle, Bildnachbearbeitung sowie der Segmentierungstechnik von Tumoren. Der Einsatz künstlicher Intelligenz könnte als Weiterentwicklung der quantitativen Bildgebung und Radiomics helfen, bestehende Probleme in die-sem Bereich zukünftig zu lösen

Inertia compensation while scanning screw threads on coordinate-measuring machines

Usage of scanning coordinate-measuring machines for inspection of screw threads has become a common practice nowadays. Compared to touch trigger probing, scanning capabilities allow to speed up measuring process while still maintaining high accuracy. However, in some cases accuracy drasticaly depends on the scanning speed. In this paper a compensation method is proposed allowing to reduce the influence of some dynamic effects while scanning screw threads on coordinate-measuring machines

Global analysis of gene expression changes during retinoic acid-induced growth arrest and differentiation of melanoma: comparison to differentially expressed genes in melanocytes vs melanoma

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The incidence of malignant melanoma has significantly increased over the last decade. Some of these malignancies are susceptible to the growth inhibitory and pro-differentiating effects of all-<it>trans</it>-retinoic acid (RA). The molecular changes responsible for the biological activity of RA in melanoma are not well understood.</p> <p>Results</p> <p>In an analysis of sequential global gene expression changes during a 4–48 h RA treatment of B16 mouse melanoma cells, we found that RA increased the expression of 757 genes and decreased the expression of 737 genes. We also compared the gene expression profile (no RA treatment) between non-malignant melan-a mouse melanocytes and B16 melanoma cells. Using the same statistical test, we found 1495 genes whose expression was significantly higher in melan-a than in B16 cells and 2054 genes whose expression was significantly lower in melan-a than in B16 cells. By intersecting these two gene sets, we discovered a common set of 233 genes whose RNA levels were significantly different between B16 and melan-a cells and whose expression was altered by RA treatment. Within this set, RA treatment altered the expression of 203 (87%) genes toward the melan-a expression level. In addition, hierarchical clustering showed that after 48 h of RA treatment expression of the 203 genes was more closely related to the melan-a gene set than any other RA treatment time point. Functional analysis of the 203 gene set indicated that RA decreased expression of mRNAs that encode proteins involved in cell division/cell cycle, DNA replication, recombination and repair, and transcription regulation. Conversely, it stimulated genes involved in cell-cell signaling, cell adhesion and cell differentiation/embryonic development. Pathway analysis of the 203 gene set revealed four major hubs of connectivity: CDC2, CHEK1, CDC45L and MCM6.</p> <p>Conclusion</p> <p>Our analysis of common genes in the 48 h RA-treatment of B16 melanoma cells and untreated B16 vs. melan-a data set show that RA "normalized" the expression of genes involved in energy metabolism, DNA replication, DNA repair and differentiation. These results are compatible with the known growth inhibitory and pro-differentiating effects of RA. Pathway analysis suggests that CDC2, CHEK1, CDC45L and MCM6 are key players in mediating the biological activity of RA in B16 melanoma cells.</p