Genomics of perivascular space burden unravels early mechanisms of cerebral small vessel disease

Perivascular space (PVS) burden is an emerging, poorly understood, magnetic resonance imaging marker of cerebral small vessel disease, a leading cause of stroke and dementia. Genome-wide association studies in up to 40,095 participants (18 population-based cohorts, 66.3 ± 8.6 yr, 96.9% European ancestry) revealed 24 genome-wide significant PVS risk loci, mainly in the white matter. These were associated with white matter PVS already in young adults (N = 1,748; 22.1 ± 2.3 yr) and were enriched in early-onset leukodystrophy genes and genes expressed in fetal brain endothelial cells, suggesting early-life mechanisms. In total, 53% of white matter PVS risk loci showed nominally significant associations (27% after multiple-testing correction) in a Japanese population-based cohort (N = 2,862; 68.3 ± 5.3 yr). Mendelian randomization supported causal associations of high blood pressure with basal ganglia and hippocampal PVS, and of basal ganglia PVS and hippocampal PVS with stroke, accounting for blood pressure. Our findings provide insight into the biology of PVS and cerebral small vessel disease, pointing to pathways involving extracellular matrix, membrane transport and developmental processes, and the potential for genetically informed prioritization of drug targets.Etude de cohorte sur la santé des étudiantsStopping cognitive decline and dementia by fighting covert cerebral small vessel diseaseStudy on Environmental and GenomeWide predictors of early structural brain Alterations in Young student

Analyse d'écritures médiévales basée sur la décomposition en Curvelets

Joutel Guillaume. Analyse d'écritures médiévales basée sur la décomposition en Curvelets. In: Gazette du livre médiéval, n°56-57. 2011. Analyse d'images et paléographie systématique. L'écriture entre histoire et science, sous la direction de Denis Muzerelle et Maria Gurrado. pp. 58-71

Analyse multirésolution des images de documents manuscrits: application à l'analyse de l'écriture

Images of strokes, especially handwriting documents images, are often composed of heterogeneous contents and require specific methods of analysis to be exploited. In this thesis, we propose the development of a characterization of handwritings based on a non-adaptive geometrical wavelet transform which is the Curvelets transform. We validate this characterization in different application frameworks of document images analysis. The Curvelets were chosen for their property of good localization of anisotropic objects and their directional multi-scale analysis. We can extract from those two essential primitives which are orientation and curvature at varying levels of scales. These primitives are gathered in a matrix of occurrences to form the signature of a handwriting. The latter is used as a features' vector in an content based image retrieval application. We also propose an evaluation of local similarity between the smaller forms, whatever they are, where the only primitive used is orientation. Finally, as part of a specialization of our method to the corpus of images provided by the ANR project Graphem, we propose the definition of a similarity index, generated from trade between partners in this project, which attempts to use common properties of handwritings while trying to address their differences and their characteristics. This consideration, weighted by the user, allows an advanced exploitation of medieval handwritings.Les images de traits, et plus spécifiquement les images d'écritures manuscrites, ont des contenus souvent hétérogènes et nécessitent des méthodes spécifiques d'analyse pour être exploitées. Dans cette thèse, nous proposons la mise au point d'une approche de caractérisation des écritures manuscrites basée sur la transformée en ondelettes géométriques non-adaptatives que sont les Curvelets. Nous validons cette caractérisation dans différents cadres applicatifs de l'analyse d'images de documents. Les Curvelets ont été choisies pour leur propriété de bonne localisation des objets anisotropes et leur analyse directionnelle multi-échelle. Elles permettent l'extraction de deux primitives essentielles des écritures que sont l'orientation et la courbure à des niveaux d'échelles variables. Ces primitives sont rassemblées dans une matrice d'occurrences pour constituer la signature d'une écriture. Cette dernière est utilisée comme vecteur de caractéristiques dans une application de recherche d'images par le contenu. Nous proposons également une évaluation de la similarité locale entre formes plus petites, quelles qu'elles soient, où seule la primitive orientation est utilisée. Enfin, dans le cadre d'une spécialisation de notre méthode au corpus d'images fournies par le projet ANR Graphem, nous proposons la définition d'un indice de similarité, produite à partir d'échanges entre les partenaires de ce projet, qui tente de tirer partie des propriétés communes des écritures tout en essayant de prendre en compte leurs différences et leurs spécificités. Cette prise en compte, pondérable par l'utilisateur, permet une exploitation avancée des écritures du Moyen-Age

Analyse multirésolution des images de documents manuscrits: application à l'analyse de l'écriture

Images of strokes, especially handwriting documents images, are often composed of heterogeneous contents and require specific methods of analysis to be exploited. In this thesis, we propose the development of a characterization of handwritings based on a non-adaptive geometrical wavelet transform which is the Curvelets transform. We validate this characterization in different application frameworks of document images analysis. The Curvelets were chosen for their property of good localization of anisotropic objects and their directional multi-scale analysis. We can extract from those two essential primitives which are orientation and curvature at varying levels of scales. These primitives are gathered in a matrix of occurrences to form the signature of a handwriting. The latter is used as a features' vector in an content based image retrieval application. We also propose an evaluation of local similarity between the smaller forms, whatever they are, where the only primitive used is orientation. Finally, as part of a specialization of our method to the corpus of images provided by the ANR project Graphem, we propose the definition of a similarity index, generated from trade between partners in this project, which attempts to use common properties of handwritings while trying to address their differences and their characteristics. This consideration, weighted by the user, allows an advanced exploitation of medieval handwritings.Les images de traits, et plus spécifiquement les images d'écritures manuscrites, ont des contenus souvent hétérogènes et nécessitent des méthodes spécifiques d'analyse pour être exploitées. Dans cette thèse, nous proposons la mise au point d'une approche de caractérisation des écritures manuscrites basée sur la transformée en ondelettes géométriques non-adaptatives que sont les Curvelets. Nous validons cette caractérisation dans différents cadres applicatifs de l'analyse d'images de documents. Les Curvelets ont été choisies pour leur propriété de bonne localisation des objets anisotropes et leur analyse directionnelle multi-échelle. Elles permettent l'extraction de deux primitives essentielles des écritures que sont l'orientation et la courbure à des niveaux d'échelles variables. Ces primitives sont rassemblées dans une matrice d'occurrences pour constituer la signature d'une écriture. Cette dernière est utilisée comme vecteur de caractéristiques dans une application de recherche d'images par le contenu. Nous proposons également une évaluation de la similarité locale entre formes plus petites, quelles qu'elles soient, où seule la primitive orientation est utilisée. Enfin, dans le cadre d'une spécialisation de notre méthode au corpus d'images fournies par le projet ANR Graphem, nous proposons la définition d'un indice de similarité, produite à partir d'échanges entre les partenaires de ce projet, qui tente de tirer partie des propriétés communes des écritures tout en essayant de prendre en compte leurs différences et leurs spécificités. Cette prise en compte, pondérable par l'utilisateur, permet une exploitation avancée des écritures du Moyen-Age

Analyse multirésolution des images de documents manuscrits : Application à l\u27analyse de l\u27écriture

Les images de traits, et plus spécifiquement les images d\u27écritures manuscrites, ont des contenus souvent hétérogènes et nécessitent des méthodes spécifiques d\u27analyse pour être exploitées. Dans cette thèse, nous proposons la mise au point d\u27une approche de caractérisation des écritures manuscrites basée sur la transformée en ondelettes géométriques non-adaptatives que sont les Curvelets. Nous validons cette caractérisation dans différents cadres applicatifs de l\u27analyse d\u27images de documents. Les Curvelets ont été choisies pour leur propriété de bonne localisation des objets anisotropes et leur analyse directionnelle multi-échelle. Elles permettent l\u27extraction de deux primitives essentielles des écritures que sont l\u27orientation et la courbure à des niveaux d\u27échelles variables. Ces primitives sont rassemblées dans une matrice d\u27occurrences pour constituer la signature d\u27une écriture. Cette dernière est utilisée comme vecteur de caractéristiques dans une application de recherche d\u27images par le contenu. Nous proposons également une évaluation de la similarité locale entre formes plus petites, quelles qu\u27elles soient, où seule la primitive orientation est utilisée. Enfin, dans le cadre d\u27une spécialisation de notre méthode au corpus d\u27images fournies par le projet ANR Graphem, nous proposons la définition d\u27un indice de similarité, produite à partir d\u27échanges entre les partenaires de ce projet, qui tente de tirer partie des propriétés communes des écritures tout en essayant de prendre en compte leurs différences et leurs spécificités. Cette prise en compte, pondérable par l\u27utilisateur, permet une exploitation avancée des écritures du Moyen-Age

Analyse multirésolution des images de documents manuscrits (application à l'analyse de l'écriture)

Les images de traits, et plus spécifiquement les images d'écritures manuscrites, ont des contenus souvent hétérogènes et nécessitent des méthodes spécifiques d'analyse pour être exploitées. Dans cette thèse, nous proposons la mise au point d'une approche de caractérisation des écritures manuscrites basée sur la transformée en ondelettes géométriques non-adaptatives que sont les Curvelets. Nous validons cette caractérisation dans différents cadres applicatifs de l'analyse d'images de documents. Les Curvelets ont été choisies pour leur propriété de bonne localisation des objets anisotropes et leur analyse directionnelle multi-échelle. Elles permettent l'extraction de deux primitives essentielles des écritures que sont l'orientation et la courbure à des niveaux d'échelles variables. Ces primitives sont rassemblées dans une matrice d'occurrences pour constituer la signature d'une écriture. Cette dernière est utilisée comme vecteur de caractéristiques dans une application de recherche d'images par le contenu. Nous proposons également une évaluation de la similarité locale entre formes plus petites, quelles qu'elles soient, où seule la primitive orientation est utilisée. Enfin, dans le cadre d'une spécialisation de notre méthode au corpus d'images fournies par le projet ANR Graphem, nous proposons la définition d'un indice de similarité, produite à partir d'échanges entre les partenaires de ce projet, qui tente de tirer partie des propriétés communes des écritures tout en essayant de prendre en compte leurs différences et leurs spécificités. Cette prise en compte, pondérable par l'utilisateur, permet une exploitation avancée des écritures du Moyen-Age.Images of strokes, especially handwriting documents images, are often composed of heterogeneous contents and require specific methods of analysis to be exploited. In this thesis, we propose the development of a characterization of handwritings based on a non-adaptive geometrical wavelet transform which is the Curvelets transform. We validate this characterization in different application frameworks of document images analysis. The Curvelets were chosen for their property of good localization of anisotropic objects and their directional multi-scale analysis. We can extract from those two essential primitives which are orientation and curvature at varying levels of scales. These primitives are gathered in a matrix of occurrences to form the signature of a handwriting. The latter is used as a features' vector in an content based image retrieval application. We also propose an evaluation of local similarity between the smaller forms, whatever they are, where the only primitive used is orientation. Finally, as part of a specialization of our method to the corpus of images provided by the ANR project Graphem, we propose the definition of a similarity index, generated from trade between partners in this project, which attempts to use common properties of handwritings while trying to address their differences and their characteristics. This consideration, weighted by the user, allows an advanced exploitation of medieval handwritings.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

Generic Scale-Space Architecture forHandwriting Documents Analysis

International audienceThose last years, one can observe that the number of digital libraries has clearly increasedbut not as fast as the number of tools to promote the cultural heritage stored in thoselibraries. Among the great diversity of cultural inheritage we can notice that handwrittendocuments constitute an important part of ancient collections to valorise. In those documentimages, we are not interested in handwriting recognition and semantic content, but we focuson image content retrieval through visual low level characteristics of shapes (fromgraphemes to entire handwriting samples).In this work, we are interested in digitized Middle-Age (composed by copyists’ texts fromthe 9th to the 15th century), Humanistic manuscripts (essentially composed by authors’ draftsfrom the 18th and 19th century) and overall lines based images

Generic scale-space process for handwriting documents analysis

International audienceThis paper presents a generic architecture for handwriting documentsanalysis. It covers all analysis steps from the content description ofthe document (layout analysis, handwriting shape characterization) tothree dedicated Digital Libraries applications (CBIRin great ancient documents images database, Paleographical images classification and wordspotting). The generic scale space tool is based on the Curveletsdecomposition of images for the indexation of linear singularities ofhandwritten shapes. The proposed scheme for handwritten shapecharacterization targets to detect oriented and curved fragments atdifferent scales: it is used in a first step to extract visual textualinterest regions and secondly to use the Curvelets coefficients invarious ways to satisfy the three designed applications. The completeimplementation scheme is validated with a specific application of wordspotting based on the orientations analysis. The proposed method is language independent and only visual orientation and appearance based. In that context, no lexical information nor any other statistical language models are required. The first proposed testsfor this application are proposed on medieval documents images and onEuropean 18th century correspondences corpus from the CERPHI.Precision-recall analysis testifies the relevance of the contribution