The AppNL-G-F mouse retina is a site for preclinical Alzheimer's disease diagnosis and research

In this study, we report the results of a comprehensive phenotyping of the retina of the AppNL-G-F mouse. We demonstrate that soluble Aβ accumulation is present in the retina of these mice early in life and progresses to Aβ plaque formation by midlife. This rising Aβ burden coincides with local microglia reactivity, astrogliosis, and abnormalities in retinal vein morphology. Electrophysiological recordings revealed signs of neuronal dysfunction yet no overt neurodegeneration was observed and visual performance outcomes were unafected in the AppNL-G-F mouse. Furthermore, we show that hyperspectral imaging can be used to quantify retinal Aβ, underscoring its potential as a biomarker for AD diagnosis and monitoring. These fndings suggest that the AppNL-G-F retina mimics the early, preclinical stages of AD, and, together with retinal imaging techniques, ofers unique opportunities for drug discovery and fundamental research into preclinical AD

Improvement in inner retinal function in glaucoma with nicotinamide (vitamin B3) supplementation: A crossover randomized clinical trial

IMPORTANCE: Retinal ganglion cells endure significant metabolic stress in glaucoma but maintain capacity to recover function. Nicotinamide, a precursor of NAD+ , is low in serum of glaucoma patients and its supplementation provides robust protection of retinal ganglion cells in preclinical models. However, the potential of nicotinamide in human glaucoma is unknown. BACKGROUND: To examine the effects of nicotinamide on inner retinal function in glaucoma, in participants receiving concurrent glaucoma therapy. DESIGN: Crossover, double-masked, randomized clinical trial. Participants recruited from two tertiary care centres. PARTICIPANTS: Fifty-seven participants, diagnosed and treated for glaucoma. METHODS: Participants received oral placebo or nicotinamide and reviewed six-weekly. Participants commenced 6 weeks of 1.5 g/day then 6 weeks of 3.0 g/day followed by crossover without washout. Visual function measured using electroretinography and perimetry. MAIN OUTCOME MEASURES: Change in inner retinal function, determined by photopic negative response (PhNR) parameters: saturated PhNR amplitude (Vmax), ratio of PhNR/b-wave amplitude (Vmax ratio). RESULTS: PhNR Vmax improved beyond 95% coefficient of repeatability in 23% of participants following nicotinamide vs 9% on placebo. Overall, Vmax improved by 14.8% [95% CI: 2.8%, 26.9%], (P = .02) on nicotinamide and 5.2% [-4.2%, 14.6%], (P = .27) on placebo. Vmax ratio improved by 12.6% [5.0%, 20.2%], (P = .002) following nicotinamide, 3.6% [-3.4%, 10.5%], (P = .30) on placebo. A trend for improved visual field mean deviation was observed with 27% improving ≥1 dB on nicotinamide and fewer deteriorating (4%) compared to placebo (P = .02). CONCLUSIONS: Nicotinamide supplementation can improve inner retinal function in glaucoma. Further studies underway to elucidate the effects of long-term nicotinamide supplementation.Flora Hui, Jessica Tang, Pete A. Williams, Myra B. McGuinness, Xavier Hadoux, Robert J. Casson, Michael Coote, Ian A. Trounce, Keith R. Martin, Peter van Wijngaarden, Jonathan G. Crowsto

A survey of clinicians on the use of artificial intelligence in ophthalmology, dermatology, radiology and radiation oncology

Artificial intelligence technology has advanced rapidly in recent years and has the potential to improve healthcare outcomes. However, technology uptake will be largely driven by clinicians, and there is a paucity of data regarding the attitude that clinicians have to this new technology. In June-August 2019 we conducted an online survey of fellows and trainees of three specialty colleges (ophthalmology, radiology/radiation oncology, dermatology) in Australia and New Zealand on artificial intelligence. There were 632 complete responses (n = 305, 230, and 97, respectively), equating to a response rate of 20.4%, 5.1%, and 13.2% for the above colleges, respectively. The majority (n = 449, 71.0%) believed artificial intelligence would improve their field of medicine, and that medical workforce needs would be impacted by the technology within the next decade (n = 542, 85.8%). Improved disease screening and streamlining of monotonous tasks were identified as key benefits of artificial intelligence. The divestment of healthcare to technology companies and medical liability implications were the greatest concerns. Education was identified as a priority to prepare clinicians for the implementation of artificial intelligence in healthcare. This survey highlights parallels between the perceptions of different clinician groups in Australia and New Zealand about artificial intelligence in medicine. Artificial intelligence was recognized as valuable technology that will have wide-ranging impacts on healthcare.Jane Scheetz, Philip Rothschild, Myra McGuinness, Xavier Hadoux, H. Peter Soyer, Monika Janda, James J.J. Condon, Luke Oakden‑Rayner, Lyle J. Palmer, Stuart Keel, Peter van Wijngaarde

Contributions à la classification supervisée de données hyperspectrales

This thesis presents three approaches to deal with different issues concerning supervised classification in hyperspectral (HS) images: spectral dimension reduction, spectral spatial combination and light source independence. The high dimensionality and collinearity of spectral variables necessitate specific processing methods to be used before classification. To tackle this issue, we propose an original supervised spectral dimension reduction method that uses orthogonal projections. The projection is performed so that the obtained scores minimize the within-class variability and preserve between-class distances. In addition, since the method is based on removing information, overfitting is prevented without the need for cross-validation. Then, in order to combine the spectral and spatial information, we propose using a spatial regularization on score image channels obtained with a supervised dimension reduction method. These channels, that are built to highlight class differences, allow edges to be obtained, in the spatial domain, that correspond to the actual class borders and not to the background variability. Therefore, applying an edge-preserving spatial regularization to the channels of this score image reduces the remaining within-class variability and thus leads to an easier classification. Finally, we propose an approach that allows, in the context of supervised classification, the prerequisite reflectance correction of the HS images to be unblocked. Under the assumption that classes have Lambertian reflectance, we show that, after log-transformation, the difference in lighting corresponds to a translation in the spectral space as well as in a score space obtained through linear supervised dimension reduction. Owing to the use of a supervised dimension reduction, classes form clusters in the low-dimensional score space. Using these clusters, we propose a method to estimate the translation that is robust against an unbalanced number of samples and missing classes. These three approaches have been evaluated and validated on two real HS datasets, i.e., classification of weeds in a wheat crop using close-range HS images, and classification of a rural area using remotely-sensed HS images.Cette thèse présente trois approches pour gérer différentes problématiques de la classification supervisée des images hyperspectrales (HS) : réduction de la dimension spectrale, combinaison de l’information spectrale et spatiale et indépendance vis-à-vis de l’éclairement. La grande dimension et forte colinéarité des données spectrales nécessitent un traitement adapté avant classification. Pour pallier à ce problème, nous proposons une approche originale de réduction de dimension supervisée utilisant les projections orthogonales. La projection est réalisée afin que les scores obtenus minimisent la variabilité intraclasse tout en préservant les distances entre classes. De plus, la méthode étant basée sur de la suppression d’information, le sur-apprentissage peut être empêché sans nécessiter une validation croisée. Ensuite, afin de combiner l’information spectrale et spatiale, nous développons une approche de régularisation spatiale sur les canaux d’images de scores obtenus de manière supervisée. Ces scores, mettant en évidence les différences entre les classes, permettent dans le domaine spatial, d’obtenir des bordures correspondant aux variations entre classes et non au bruit de fond. Par conséquent, une régularisation spatiale qui préserve les contours, appliquée aux canaux de l’image des scores, réduit la variabilité intra-classe restant et facilite la classification. Enfin, nous présentons une démarche permettant, dans le contexte de classification supervisée, de s’affranchir de la correction en réflectance préalable des images HS. En faisant l’hypothèse que les classes ont des réflectances lambertiennes, nous montrons que, après une transformation logarithmique, la différence d'éclairement correspond à une translation dans l’espace spectral ainsi que dans l’espace des scores obtenu à partir d’une réduction de dimension supervisée linéaire. Grâce à l’utilisation de la méthode de réduction de dimension supervisée, les classes forment des clusters dans l’espace réduit. Nous proposons donc une méthode d’estimation de cette translation dans l’espace des scores, robuste aux variations du nombre d’individus par classe ainsi qu’aux aux classes manquantes. Ces trois approches ont été évaluées et validées sur deux jeux de données HS réels, i.e., classification d’adventices dans les champs de blé à partir d’image HS en proxi-détection et classification d’une zone rurale à partir de données HS en télédétection

Contributions à la classification supervisée de données hyperspectrales

This thesis presents three approaches to deal with different issues concerning supervised classification in hyperspectral (HS) images: spectral dimension reduction, spectral spatial combination and light source independence. The high dimensionality and collinearity of spectral variables necessitate specific processing methods to be used before classification. To tackle this issue, we propose an original supervised spectral dimension reduction method that uses orthogonal projections. The projection is performed so that the obtained scores minimize the within-class variability and preserve between-class distances. In addition, since the method is based on removing information, overfitting is prevented without the need for cross-validation. Then, in order to combine the spectral and spatial information, we propose using a spatial regularization on score image channels obtained with a supervised dimension reduction method. These channels, that are built to highlight class differences, allow edges to be obtained, in the spatial domain, that correspond to the actual class borders and not to the background variability. Therefore, applying an edge-preserving spatial regularization to the channels of this score image reduces the remaining within-class variability and thus leads to an easier classification. Finally, we propose an approach that allows, in the context of supervised classification, the prerequisite reflectance correction of the HS images to be unblocked. Under the assumption that classes have Lambertian reflectance, we show that, after log-transformation, the difference in lighting corresponds to a translation in the spectral space as well as in a score space obtained through linear supervised dimension reduction. Owing to the use of a supervised dimension reduction, classes form clusters in the low-dimensional score space. Using these clusters, we propose a method to estimate the translation that is robust against an unbalanced number of samples and missing classes. These three approaches have been evaluated and validated on two real HS datasets, i.e., classification of weeds in a wheat crop using close-range HS images, and classification of a rural area using remotely-sensed HS images.Cette thèse présente trois approches pour gérer différentes problématiques de la classification supervisée des images hyperspectrales (HS) : réduction de la dimension spectrale, combinaison de l’information spectrale et spatiale et indépendance vis-à-vis de l’éclairement. La grande dimension et forte colinéarité des données spectrales nécessitent un traitement adapté avant classification. Pour pallier à ce problème, nous proposons une approche originale de réduction de dimension supervisée utilisant les projections orthogonales. La projection est réalisée afin que les scores obtenus minimisent la variabilité intraclasse tout en préservant les distances entre classes. De plus, la méthode étant basée sur de la suppression d’information, le sur-apprentissage peut être empêché sans nécessiter une validation croisée. Ensuite, afin de combiner l’information spectrale et spatiale, nous développons une approche de régularisation spatiale sur les canaux d’images de scores obtenus de manière supervisée. Ces scores, mettant en évidence les différences entre les classes, permettent dans le domaine spatial, d’obtenir des bordures correspondant aux variations entre classes et non au bruit de fond. Par conséquent, une régularisation spatiale qui préserve les contours, appliquée aux canaux de l’image des scores, réduit la variabilité intra-classe restant et facilite la classification. Enfin, nous présentons une démarche permettant, dans le contexte de classification supervisée, de s’affranchir de la correction en réflectance préalable des images HS. En faisant l’hypothèse que les classes ont des réflectances lambertiennes, nous montrons que, après une transformation logarithmique, la différence d'éclairement correspond à une translation dans l’espace spectral ainsi que dans l’espace des scores obtenu à partir d’une réduction de dimension supervisée linéaire. Grâce à l’utilisation de la méthode de réduction de dimension supervisée, les classes forment des clusters dans l’espace réduit. Nous proposons donc une méthode d’estimation de cette translation dans l’espace des scores, robuste aux variations du nombre d’individus par classe ainsi qu’aux aux classes manquantes. Ces trois approches ont été évaluées et validées sur deux jeux de données HS réels, i.e., classification d’adventices dans les champs de blé à partir d’image HS en proxi-détection et classification d’une zone rurale à partir de données HS en télédétection

A comparative study of pre-processing and classification methods for weed and crop discrimination

International audienceIn the context of precision agriculture, the problem of accurate weed and crop discrimination still remains a major issue due to uncontrolled lighting conditions and leaf orientations which produce differences in the measured reflectance spectrum. In this study, we tackle the problem of weed discrimination in wheat crop using hyperspectral images. To deal with spectrum differences, several preprocessing methods are evaluated. The influence of preprocessing is assessed with both linear PLS-LDA and non-linear SVMg (Gaussian Kernel) supervised classification methods

Weeds-wheat discrimination using hyperspectral imagery

International audienceLa difficulté à discriminer efficacement adventices et culture par vision numérique reste aujourd’hui un obstacle majeur à l’extension du désherbage localisé. L’objectif de la présente étude est d’évaluer le potentiel de l’imagerie hyperspectrale pour la détection des adventices dicotylédones dans le blé dur à la période de désherbage (fin de l’hiver). Un dispositif d’acquisition basé sur une caméra push-broom montée sur un rail motorisé a été utilisé pour prendre des images vues de dessus de la culture à une distance d’un mètre. Une surface de référence placée dans chaque image, ainsi que des prétraitements spécifiques, permettent de s’affranchir des variations de l’éclairage naturel. La discrimination spectrale entre adventices et cultures par PLS-DA se montre efficace, avec un taux d’erreur de 8% établi sur un ensemble de test indépendant. / The difficulties to efficiently discriminate between weeds and crop by computer vision remains today a major obstacle to the promotion of localized weeding practices. The objective of the present study was to evaluate the potential of hyperspectral imagery for the detection of dicotyledonous weeds in durum wheat during weeding period (end of winter). An acquisition device based on a push-broom camera mounted on a motorized rail has been used to acquire top-view images of crop at a distance of one meter. A reference surface set in each image, as well as specific spectral pre-processing, allow overcoming variable outdoor lighting conditions. Spectral discrimination between weeds and crop, obtained by PLS-LDA, appears quite efficient, with a 8% prediction error on an independent test set

Implementation of a safety system using IR and ultrasonic devices for mobility scooter obstacle collision avoidance

In this study we propose an approach for increasing mobility scooter safety by detecting and avoiding obstacles. The detection system is based on obstacle detection and implemented using infrared and ultrasonic devices. The system is fully embedded and is composed of six infrared and three ultrasonic devices which allow: far detection for crossing objects or normal speed obstacle detection; close detection for low speed obstacles; side obstacle detection when turning. Three experiments have been carried out using our system in an indoor environment using different object shapes and sizes, crossing distances and turning angles. The system was able to detect all obstacles in the mobility scooters path with the exception of transparent flat surfaces. Obstacles passing in front were also successfully detected and when turning into walls the system correctly detected them

Classification spectro-spatiale d’images hyperspectrales par régularisation anisotropique

National audienceL’intégration de contraintes spatiales dans le processus de discrimination d’images hyperspectrales est connue comme un moyen efficace d’augmenter la précision de la classification. Nous proposons ici une nouvelle approche spectrale-spatiale de classification utilisant la régularisation anisotropique sur des images de dimension spectrale réduite (images scores) obtenues par moindres carrés partiels (PLS). Méthode : Le schéma de l’approche développée comprend trois étapes réalisées successivement (figure 1). La première étape consiste en une réduction de la dimension des données réalisée via une approche supervisée i.e. la PLS. Cette dernière permet d’obtenir un espace de dimension réduite en maximisant la covariance entre les variables descriptives (des pixels spectraux de l’image) et les variables prédictives (les classes). On obtient ainsi un ensemble d’images scores correspondant à la projection de l’image de départ sur un espace de dimension réduite. La deuxième étape consiste en une régularisation spatiale à partir d’un filtrage anisotropique. Le filtrage est réalisé sur chacune des images scores obtenues lors de l’étape 1. L’utilisation d’un tel filtrage a pour objectif d’augmenter l’homogénéité des régions tout en préservant leurs contours. La PLS permettant d’obtenir des scores indépendants (orthogonaux), chaque plan score peut être ainsi traité indépendamment. Cette étape de régularisation permet ainsi d’obtenir un nouvel ensemble d’images scores régularisées. La troisième étape consiste à réaliser la carte de classification finale à partir des images scores régularisées. Les nouvelles classes obtenues étant non convexes (multi modales), un classifieur de type k-plus proche voisin a été utilisé. Résultats : L’approche a été testée sur 3 images hyperspectrales de télédétection (scènes agricoles et urbaines) et présentant diverses résolutions spatiales et spectrales. Les résultats de classification obtenus avec notre approche ont été comparés à ceux obtenus avec d’autres approches de classification spectrale-spatiale déjà publiées pour un nombre variable et croissant d'échantillons d'apprentissage. Ces résultats montrent des potentialités certaines pour l'approche proposée

Réduction de la dimension spectrale pour la classification

National audienc