Segmentation d'image par déformation multirésolution sur bases d'ondelettes combinant données et modèle

- Nous proposons une nouvelle méthode de segmentation par ajustement d'un modèle actif multirésolution à chaque niveau de résolution de données décomposées sur une base d'ondelettes orthogonales. La combinaison de l'approche multirésolution sur bases d'ondelettes, simultanément sur les données et sur le modèle, apporte une convergence rapide aux plus hautes résolutions. La solution obtenue est plus robuste et plus précise en présence de bruit que celle obtenue par un ajustement de contour actif non multirésolution

Variability of CD3 membrane expression and T cell activation capacity

αβT cells have a wide distribution of their CD3 membrane density. The aim of this paper was to evaluate the significance of the CD3 differential expression on T cell subsets. Analysis was performed on healthy donors and renal transplant patients by flowcytometry The results obtained are : 1-CD3 expression was widely distributed (CV =38.3±3.1 to (43±2.3%). 2-The CD4, CD8,CD45 and forward scatter were similarly distributed. 3-The diversity of CD3 expression was direcly related to the clonotypes: γ9, non γ9 from γδT cells and Vβ clonotype from αβT cells (e.g.: Vβ3FITC 7980±1628 Vβ8PE: Vβ20-FITC 11768±1510). 4-Using a computer simulation, we could confirm differential kinetics of T cell activation according to the initial parameters. Finally, in vitro activation was significantly higher on Vβ8 and Vβ9 (high CD3) compared to Vβ2 and Vβ3 (low CD3, P=0.040 to 0.0003). In conclusion: T cells have highly heterogeneous CD3 expression, possibly predetermined and with clear functional significance

Visualization and Analysis of 3D Microscopic Images

In a wide range of biological studies, it is highly desirable to visualize and analyze three-dimensional (3D) microscopic images. In this primer, we first introduce several major methods for visualizing typical 3D images and related multi-scale, multi-time-point, multi-color data sets. Then, we discuss three key categories of image analysis tasks, namely segmentation, registration, and annotation. We demonstrate how to pipeline these visualization and analysis modules using examples of profiling the single-cell gene-expression of C. elegans and constructing a map of stereotyped neurite tracts in a fruit fly brain

Contexte générique bi-multirésolution basé ondelettes pour l\u27optimisation d\u27algorithmes de surfaces actives

Dans le cadre de l\u27analyse de données anatomiques, la segmentation est une étape indispensable. Certaines applications (criblage par imagerie de souris transgénique, par exemple) nécessitent impérativement de réaliser cette opération de manière rapide et robuste pour respecter les contraintes de débits d\u27acquisition et d\u27automatisation de l\u27analyse. La robustesse dans la segmentation des organes anatomiques est obtenue en s\u27appuyant sur des modèles maillés déformés par des techniques de type contours actifs. Cette stratégie de segmentation, déjà ancienne (Kass et al., 1988 - Cohen, 1991) est pertinente et a fait ses preuves. Compte tenu de la taille des modèles utilisés (10^4 à 10^6 sommets), le temps de calcul pour la segmentation est très élevé. Des approches multi échelles et/ou multirésolution sur images ont déjà été utilisées avec succès pour améliorer la robustesse et la vitesse de convergence. Mais jusqu\u27ici, ce type d\u27approches n\u27avait pas été appliqué au modèle. L\u27objectif principal de la thèse est d\u27accélérer les méthodes de contours actifs / surfaces actives grâce à une décomposition multirésolution sur bases d\u27ondelettes des données et du modèle comme illustré par l\u27image précédente. Le résultat de la thèse est un environnement d\u27optimisation générique dans lequel n\u27importe quel algorithme de surface active discrète peut être plongé. Une modélisation mathématique de l\u27algorithme ainsi construit démontre un gain en complexité d\u27un facteur 3 dans le domaine d\u27utilisation envisagé. De plus, la convergence est encore accélérée par l\u27approche multirésolution, ce qui permet d\u27atteindre dans les cas réels des gains en vitesse de l\u27ordre de 100

Contexte générique bi-multirésolution basé ondelettes pour l'optimisation d'algorithmes de surfaces actives

Dans le cadre de l'analyse de données anatomiques, la segmentation est une étape indispensable. Certaines applications (criblage par imagerie de souris transgénique, par exemple) nécessitent impérativement de réaliser cette opération de manière rapide et robuste pour respecter les contraintes de débits d'acquisition et d'automatisation de l'analyse. La robustesse dans la segmentation des organes anatomiques est obtenue en s'appuyant sur des modèles maillés déformés par des techniques de type contours actifs. Cette stratégie de segmentation, déjà ancienne (Kass et al., 1988 Cohen, 1991) est pertinente et a fait ses preuves. Compte tenu de la taille des modèles utilisés (104 à 106 sommets), le temps de calcul pour la segmentation est très élevé. Des approches multi échelles et/ou multirésolution sur images ont déjà été utilisées avec succès pour améliorer la robustesse et la vitesse de convergence. Mais jusqu'ici, ce type d'approches n'avait pas été appliqué au modèle. L'objectif principal de la thèse est d'accélérer les méthodes de contours actifs / surfaces actives grâce à une décomposition multirésolution sur bases d'ondelettes des données et du modèle comme illustré par l'image précédente. Le résultat de la thèse est un environnement d'optimisation générique dans lequel n'importe quel algorithme de surface active discrète peut être plongé. Une modélisation mathématique de l'algorithme ainsi construit démontre un gain en complexité d'un facteur 3 dans le domaine d'utilisation envisagé. De plus, la convergence est encore accélérée par l'approche multirésolution, ce qui permet d'atteindre dans les cas réels des gains en vitesse de l'ordre de 100.Segmentation is a crucial stage of anatomical data analyzis. Some applications among which screening of transgenic mice, require a robust and quick segmentation step to catch the high trhoughput rates. Robustness in segmentation is achived by means of a priori models represented as discrete surfaces and deformed by active contour algorithms. This segmentation technics, already exisiting (Kess et al., 1988 - Cohen, 1991) is efficient and has been intensively used. Nowadays discrete model tend to increase in size (104 to 106 nodes) and so is the computational cost. Multi levels and/or multi resolution approaches on images have been used, succesfully, to yet improve the robustness and the speed. However, up to now, no multiresolution scheme has been applied on the model. The main goal of the work is to improve the speed and the robustness of active contour algorithms thanks to multiresolution approaches on both model and data. the result of this work is a bi-multiresolution framework within which any given active surface algorithm could be plugged. A mathematical study of the computational cost of the resultng algorithm shows that we can hope to speed up the algorithm by a factor 3. In real cases, gains of a factor 100 have been reached.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

Advances in Bio-Imaging From Physics to Signal Understanding Issues: State-of-the-Art and Challenges

Advances in Imaging Devices and Image processing stem from cross-fertilization between many fields of research such as Chemistry, Physics, Mathematics and Computer Sciences. This BioImaging Community feel the urge to integrate more intensively its various results, discoveries and innovation into ready to use tools that can address all the new exciting challenges that Life Scientists (Biologists, Medical doctors, ...) keep providing, almost on a daily basis. Devising innovative chemical probes, for example, is an archetypal goal in which image quality improvement must be driven by the physics of acquisition, the image processing and analysis algorithms and the chemical skills in order to design an optimal bioprobe. This book offers an overview of the current advances in many research fields related to bioimaging and highlights the current limitations that would need to be addressed in the next decade to design fully integrated BioImaging Device

Compression of 3D Triangular Meshes with Progressive Precision

International audienceIn this paper we introduce a novel approach for progressive transmission of three-dimensional (3D) triangular meshes. This algorithm is based on a new reversing approach of the irregular mesh subdivision that enables a wavelet representation of any mesh geometry. In this paper, we show how to achieve progressive compression of 3D models by transmitting more and more wavelet coef cients computed from the original mesh vertices coordinates. The connectivity of the reconstructed mesh remains the same as the original one, but its geometry is progressively re ned by means of bitplane encoding. This approach processes directly oating point coordinates which is the most common representation for 3D meshes, and does not need quantization, which is a lossy transformation. Experimental results are given and demonstrate the efficiency of our encoding scheme versus other approaches