Development of a multihit LADAR imaging camera system: Modelling time of flight under diffusion conditions

El Tiempo de vuelo (ToF o Lidar, o Ladar) es una técnica muy común para obtener imágenes en 3D, dando información sobre el tiempo del pulso y su energía. Sin embargo, en medios turbios, tales como el océano o con la presencia de niebla, el método TOF no da ni una información radiométrica correcta ni de su trazado de rayos. La razón es que las imágenes obtenidas son fuertemente borrosas, debido a la fuerte dispersión (scattering), que hace que los rayos cambien muchas veces su dirección. La inminente creación de una cámara de imagen 3D LIDAR, en el Centro de Sensores, Instrumentación y Desarrollo de Sistemas (CD6), que trabaja en este tipo de medios requiere la presencia de un modelo más preciso que mantiene la difusión en mente y tiene una dependencia temporal. Este modelo se llama el "modelo de difusión", que es una aproximación simple, pero válida para medios difusos. Este modelo no tiene la resolución espacial que otros métodos, como Monte Carlo o Elementos Finitos pueden tener, pero puede proporcionar información sobre la dependencia temporal del transporte de fotones con un enfoque simple. También separa los efectos de scattering y absorción, proporcionando una aproximación más precisa en comparación con la ley de Beer, que no separa ambos efectos, sino que los junta en un solo parámetro, la atenuación. El objetivo de este proyecto es desarrollar y validar este modelo de difusión, que tiene una dependencia temporal y podría ser válido en fuertes condiciones de dispersión, simulando las que son comunes en el océano con el fin de proporcionar ayuda al desarrollo de la cámara de imagen LADAR en el CD6, Terrassa.Time-Of-Flight (o Lidar, o Ladar) és una tècnica molt freqüent per obtenir imatges 3D, donant informació sobre el temps del pols i la seva energia. No obstant, en mitjans tèrbols, com ara l'oceà o amb la presència de boira, el mètode TOF no dóna ni una informació radiomètrica correcta ni del seu traçat de raigs. La raó és que les imatges obtingudes són fortament borroses, per la forta dispersió (scattering), que fa que els raigs canviïn moltes vegades la seva direcció. La imminent creació d'una càmera LIDAR d'imatge 3D, al Centre de Sensors, Instrumentació i Desenvolupament de Sistemes (CD6), que treballa en aquest tipus de mitjans requereix la presència d'un model més precís que manté la difusió en ment i té una dependència temporal. Aquest model es diu el "model de difusió", que és una aproximació simple, però vàlida per a mitjans tèrbols. Aquest model no té la resolució espacial que altres mètodes, com Monte Carlo o Elements Finits poden donar, però pot proporcionar informació sobre la dependència temporal del transport de fotons amb un enfocament simple. També separa els efectes de scattering i absorció, proporcionant una aproximació més precisa en comparació amb la llei de Beer, que no separa ambdós efectes i els ajunta en un sol paràmetre, l'atenuació. L'objectiu d'aquest projecte és desenvolupar i validar aquest model de difusió, que té una dependència temporal i podria ser vàlid en fortes condicions de dispersió, simulant les que són comuns a l'oceà per tal de proporcionar ajuda al desenvolupament de la càmera d'imatge LADAR al CD6, Terrassa.Time-Of-Flight (or Lidar, or Ladar) imaging is a very common technique to obtain 3D images, giving information about the time of the pulse and its energy. However, in turbid media, such as the ocean or with the presence of fog, TOF method doesn’t give neither a correct radiometric information nor of its raytrace. The reason is that the images obtained are strongly blurred, due to their strong scattering condition, which make the rays change many times their direction. The impending creation of a 3D LIDAR imaging camera, in the Centre of Sensors, Instruments and Systems Development (CD6), that works in these type of media requires the presence of a more accurate model that keeps diffusion in mind and has a temporal dependence. This model is called the “Diffusion Model” which is a simple, but valid approximation for scattering media in the Lidar case. Such a model doesn’t have the spatial resolution that other methods such as Monte Carlo or Finite Elements can give, but can provide information about the temporal dependence of the photon transport with a simple approach. It also separates the effects of scattering and absorption, providing a more accurate approximation compared to Beer’s law, which doesn’t separate both effects and takes them as one, the attenuation. The goal of this project is to develop and validate this Diffusion Model, which has a temporal dependence and could be valid in strong scattering conditions, simulating the ones that are common in the ocean in order to provide help to the development of the LADAR imaging camera system in CD6, Terrassa

Development of a multihit LADAR imaging camera system: Modelling time of flight under diffusion conditions

El Tiempo de vuelo (ToF o Lidar, o Ladar) es una técnica muy común para obtener imágenes en 3D, dando información sobre el tiempo del pulso y su energía. Sin embargo, en medios turbios, tales como el océano o con la presencia de niebla, el método TOF no da ni una información radiométrica correcta ni de su trazado de rayos. La razón es que las imágenes obtenidas son fuertemente borrosas, debido a la fuerte dispersión (scattering), que hace que los rayos cambien muchas veces su dirección. La inminente creación de una cámara de imagen 3D LIDAR, en el Centro de Sensores, Instrumentación y Desarrollo de Sistemas (CD6), que trabaja en este tipo de medios requiere la presencia de un modelo más preciso que mantiene la difusión en mente y tiene una dependencia temporal. Este modelo se llama el "modelo de difusión", que es una aproximación simple, pero válida para medios difusos. Este modelo no tiene la resolución espacial que otros métodos, como Monte Carlo o Elementos Finitos pueden tener, pero puede proporcionar información sobre la dependencia temporal del transporte de fotones con un enfoque simple. También separa los efectos de scattering y absorción, proporcionando una aproximación más precisa en comparación con la ley de Beer, que no separa ambos efectos, sino que los junta en un solo parámetro, la atenuación. El objetivo de este proyecto es desarrollar y validar este modelo de difusión, que tiene una dependencia temporal y podría ser válido en fuertes condiciones de dispersión, simulando las que son comunes en el océano con el fin de proporcionar ayuda al desarrollo de la cámara de imagen LADAR en el CD6, Terrassa.Time-Of-Flight (o Lidar, o Ladar) és una tècnica molt freqüent per obtenir imatges 3D, donant informació sobre el temps del pols i la seva energia. No obstant, en mitjans tèrbols, com ara l'oceà o amb la presència de boira, el mètode TOF no dóna ni una informació radiomètrica correcta ni del seu traçat de raigs. La raó és que les imatges obtingudes són fortament borroses, per la forta dispersió (scattering), que fa que els raigs canviïn moltes vegades la seva direcció. La imminent creació d'una càmera LIDAR d'imatge 3D, al Centre de Sensors, Instrumentació i Desenvolupament de Sistemes (CD6), que treballa en aquest tipus de mitjans requereix la presència d'un model més precís que manté la difusió en ment i té una dependència temporal. Aquest model es diu el "model de difusió", que és una aproximació simple, però vàlida per a mitjans tèrbols. Aquest model no té la resolució espacial que altres mètodes, com Monte Carlo o Elements Finits poden donar, però pot proporcionar informació sobre la dependència temporal del transport de fotons amb un enfocament simple. També separa els efectes de scattering i absorció, proporcionant una aproximació més precisa en comparació amb la llei de Beer, que no separa ambdós efectes i els ajunta en un sol paràmetre, l'atenuació. L'objectiu d'aquest projecte és desenvolupar i validar aquest model de difusió, que té una dependència temporal i podria ser vàlid en fortes condicions de dispersió, simulant les que són comuns a l'oceà per tal de proporcionar ajuda al desenvolupament de la càmera d'imatge LADAR al CD6, Terrassa.Time-Of-Flight (or Lidar, or Ladar) imaging is a very common technique to obtain 3D images, giving information about the time of the pulse and its energy. However, in turbid media, such as the ocean or with the presence of fog, TOF method doesn’t give neither a correct radiometric information nor of its raytrace. The reason is that the images obtained are strongly blurred, due to their strong scattering condition, which make the rays change many times their direction. The impending creation of a 3D LIDAR imaging camera, in the Centre of Sensors, Instruments and Systems Development (CD6), that works in these type of media requires the presence of a more accurate model that keeps diffusion in mind and has a temporal dependence. This model is called the “Diffusion Model” which is a simple, but valid approximation for scattering media in the Lidar case. Such a model doesn’t have the spatial resolution that other methods such as Monte Carlo or Finite Elements can give, but can provide information about the temporal dependence of the photon transport with a simple approach. It also separates the effects of scattering and absorption, providing a more accurate approximation compared to Beer’s law, which doesn’t separate both effects and takes them as one, the attenuation. The goal of this project is to develop and validate this Diffusion Model, which has a temporal dependence and could be valid in strong scattering conditions, simulating the ones that are common in the ocean in order to provide help to the development of the LADAR imaging camera system in CD6, Terrassa

Drug utilization analysis of osteoporosis medications in seven European electronic health databases

SUMMARY: We studied the characteristics of patients prescribed osteoporosis medication and patterns of use in European databases. Patients were mostly female, older, had hypertension. There was suboptimal persistence particularly for oral medications. Our findings would be useful to healthcare providers to focus their resources on improving persistence to specific osteoporosis treatments. PURPOSE: To characterise the patients prescribed osteoporosis therapy and describe the drug utilization patterns. METHODS: We investigated the treatment patterns of bisphosphonates, denosumab, teriparatide, and selective estrogen receptor modulators (SERMs) in seven European databases in the United Kingdom, Italy, the Netherlands, Denmark, Spain, and Germany. In this cohort study, we included adults aged ≥ 18 years, with ≥ 1 year of registration in the respective databases, who were new users of the osteoporosis medications. The study period was between 01 January 2018 to 31 January 2022. RESULTS: Overall, patients were most commonly initiated on alendronate. Persistence decreased over time across all medications and databases, ranging from 52–73% at 6 months to 29–53% at 12 months for alendronate. For other oral bisphosphonates, the proportion of persistent users was 50–66% at 6 months and decreased to 30–44% at 12 months. For SERMs, the proportion of persistent users at 6 months was 40–73% and decreased to 25–59% at 12 months. For parenteral treatment groups, the proportions of persistence with denosumab were 50–85% (6 month), 30–63% (12 month) and with teriparatide 40–75% (6 month) decreasing to 21–54% (12 month). Switching occurred most frequently in the alendronate group (2.8–5.8%) and in the teriparatide group (7.1–14%). Switching typically occurred in the first 6 months and decreased over time. Patients in the alendronate group most often switched to other oral or intravenous bisphosphonates and denosumab. CONCLUSION: Our results show suboptimal persistence to medications that varied across different databases and treatment switching was relatively rare

Validation and utility of ARDS subphenotypes identified by machine-learning models using clinical data: an observational, multicohort, retrospective analysis

International audienceTwo acute respiratory distress syndrome (ARDS) subphenotypes (hyperinflammatory and hypoinflammatory) with distinct clinical and biological features and differential treatment responses have been identified using latent class analysis (LCA) in seven individual cohorts. To facilitate bedside identification of subphenotypes, clinical classifier models using readily available clinical variables have been described in four randomised controlled trials. We aimed to assess the performance of these models in observational cohorts of ARDS. Methods: In this observational, multicohort, retrospective study, we validated two machine-learning clinical classifier models for assigning ARDS subphenotypes in two observational cohorts of patients with ARDS: Early Assessment of Renal and Lung Injury (EARLI; n=335) and Validating Acute Lung Injury Markers for Diagnosis (VALID; n=452), with LCA-derived subphenotypes as the gold standard. The primary model comprised only vital signs and laboratory variables, and the secondary model comprised all predictors in the primary model, with the addition of ventilatory variables and demographics. Model performance was assessed by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and calibration plots, and assigning subphenotypes using a probability cutoff value of 0·5 to determine sensitivity, specificity, and accuracy of the assignments. We also assessed the performance of the primary model in EARLI using data automatically extracted from an electronic health record (EHR; EHR-derived EARLI cohort). In Large Observational Study to Understand the Global Impact of Severe Acute Respiratory Failure (LUNG SAFE; n=2813), a multinational, observational ARDS cohort, we applied a custom classifier model (with fewer variables than the primary model) to determine the prognostic value of the subphenotypes and tested their interaction with the positive end-expiratory pressure (PEEP) strategy, with 90-day mortality as the dependent variable. Findings: The primary clinical classifier model had an area under receiver operating characteristic curve (AUC) of 0·92 (95% CI 0·90–0·95) in EARLI and 0·88 (0·84–0·91) in VALID. Performance of the primary model was similar when using exclusively EHR-derived predictors compared with manually curated predictors (AUC=0·88 [95% CI 0·81–0·94] vs 0·92 [0·88–0·97]). In LUNG SAFE, 90-day mortality was higher in patients assigned the hyperinflammatory subphenotype than in those with the hypoinflammatory phenotype (414 [57%] of 725 vs 694 [33%] of 2088; p<0·0001). There was a significant treatment interaction with PEEP strategy and ARDS subphenotype (p=0·041), with lower 90-day mortality in the high PEEP group of patients with the hyperinflammatory subphenotype (hyperinflammatory subphenotype: 169 [54%] of 313 patients in the high PEEP group vs 127 [62%] of 205 patients in the low PEEP group; hypoinflammatory subphenotype: 231 [34%] of 675 patients in the high PEEP group vs 233 [32%] of 734 patients in the low PEEP group). Interpretation: Classifier models using clinical variables alone can accurately assign ARDS subphenotypes in observational cohorts. Application of these models can provide valuable prognostic information and could inform management strategies for personalised treatment, including application of PEEP, once prospectively validated. Funding: US National Institutes of Health and European Society of Intensive Care Medicine