Semantic Segmentation of Ambiguous Images

Medizinische Bilder können schwer zu interpretieren sein. Nicht nur weil das Erkennen von Strukturen und möglichen Veränderungen Erfahrung und jahrelanges Training bedarf, sondern auch weil die dargestellten Messungen oft im Kern mehrdeutig sind. Fundamental ist dies eine Konsequenz dessen, dass medizinische Bild-Modalitäten, wie bespielsweise MRT oder CT, nur indirekte Messungen der zu Grunde liegenden molekularen Identitäten bereithalten. Die semantische Bedeutung eines Bildes kann deshalb im Allgemeinen nur gegeben einem größeren Bild-Kontext erfasst werden, welcher es oft allerdings nur unzureichend erlaubt eine eindeutige Interpretation in Form einer einzelnen Hypothese vorzunehmen. Ähnliche Szenarien existieren in natürlichen Bildern, in welchen die Kontextinformation, die es braucht um Mehrdeutigkeiten aufzulösen, limitiert sein kann, beispielsweise aufgrund von Verdeckungen oder Rauschen in der Aufnahme. Zusätzlich können überlappende oder vage Klassen-Definitionen zu schlecht gestellten oder diversen Lösungsräumen führen. Die Präsenz solcher Mehrdeutigkeiten kann auch das Training und die Leistung von maschinellen Lernverfahren beeinträchtigen. Darüber hinaus sind aktuelle Modelle ueberwiegend unfähig komplex strukturierte und diverse Vorhersagen bereitzustellen und stattdessen dazu gezwungen sich auf sub-optimale, einzelne Lösungen oder ununterscheidbare Mixturen zu beschränken. Dies kann besonders problematisch sein wenn Klassifikationsverfahren zu pixel-weisen Vorhersagen wie in der semantischen Segmentierung skaliert werden. Die semantische Segmentierung befasst sich damit jedem Pixel in einem Bild eine Klassen-Kategorie zuzuweisen. Diese Art des detailierten Bild-Verständnisses spielt auch eine wichtige Rolle in der Diagnose und der Behandlung von Krankheiten wie Krebs: Tumore werden häufig in MRT oder CT Bildern entdeckt und deren präzise Lokalisierung und Segmentierung ist von grosser Bedeutung in deren Bewertung, der Vorbereitung möglicher Biopsien oder der Planung von Fokal-Therapien. Diese klinischen Bildverarbeitungen, aber auch die optische Wahrnehmung unserer Umgebung im Rahmen von täglichen Aufgaben wie dem Autofahren, werden momentan von Menschen durchgeführt. Als Teil des zunehmenden Einbindens von maschinellen Lernverfahren in unsere Entscheidungsfindungsprozesse, ist es wichtig diese Aufgaben adequat zu modellieren. Dies schliesst Unsicherheitsabschätzungen der Modellvorhersagen mit ein, mitunter solche Unsicherheiten die den Bild-Mehrdeutigkeiten zugeschrieben werden können. Die vorliegende Thesis schlägt mehrere Art und Weisen vor mit denen mit einer mehrdeutigen Bild-Evidenz umgegangen werden kann. Zunächst untersuchen wir den momentanen klinischen Standard der im Falle von Prostata Läsionen darin besteht, die MRT-sichtbaren Läsionen subjektiv auf ihre Aggressivität hin zu bewerten, was mit einer hohen Variabilität zwischen Bewertern einhergeht. Unseren Studien zufolge können bereits einfache machinelle Lernverfahren und sogar simple quantitative MRT-basierte Parameter besser abschneiden als ein individueller, subjektiver Experte, was ein vielversprechendes Potential der Quantifizerung des Prozesses nahelegt. Desweiteren stellen wir die derzeit erfolgreichste Segmentierungsarchitektur auf einem stark mehrdeutigen Datensatz zur Probe der während klinischer Routine erhoben und annotiert wurde. Unsere Experimente zeigen, dass die standard Segmentierungsverlustfuntion in Szenarien mit starkem Annotationsrauschen sub-optimal sein kann. Als eine Alternative erproben wir die Möglichkeit ein Modell der Verlustunktion zu lernen mit dem Ziel die Koexistenz von plausiblen Lösungen während des Trainings zuzulassen. Wir beobachten gesteigerte Performanz unter Verwendung dieser Trainingsmethode für ansonsten unveränderte neuronale Netzarchitekturen und finden weiter gesteigerte relative Verbesserungen im Limit weniger Daten. Mangel an Daten und Annotationen, hohe Maße an Bild- und Annotationsrauschen sowie mehrdeutige Bild-Evidenz finden sich besonders häufig in Datensätzen medizinischer Bilder wieder. Dieser Teil der Thesis exponiert daher einige der Schwächen die standard Techniken des maschinellen Lernens im Lichte dieser Besonderheiten aufweisen können. Derzeitige Segmentierungsmodelle, wie die zuvor Herangezogenen, sind dahingehend eingeschränkt, dass sie nur eine einzige Vorhersage abgeben können. Dies kontrastiert die Beobachtung dass eine Gruppe von Annotierern, gegeben mehrdeutiger Bilddaten, typischer Weise eine Menge an diverser aber plausibler Annotationen produziert. Um die vorgenannte Modell-Einschränkung zu beheben und die angemessen probabilistische Behandlung der Aufgabe zu ermöglichen, entwickeln wir zwei Modelle, die eine Verteilung über plausible Annotationen vorhersagen statt nur einer einzigen, deterministischen Annotation. Das erste der beiden Modelle kombiniert ein `encoder-decoder\u27 Modell mit dem Verfahren der `variational inference\u27 und verwendet einen globalen `latent vector\u27, der den Raum der möglichen Annotationen für ein gegebenes Bild kodiert. Wir zeigen, dass dieses Modell deutlich besser als die Referenzmethoden abschneidet und gut kalibrierte Unsicherheiten aufweist. Das zweite Modell verbessert diesen Ansatz indem es eine flexiblere und hierarchische Formulierung verwendet, die es erlaubt die Variabilität der Segmentierungen auf verschiedenden Skalen zu erfassen. Dies erhöht die Granularität der Segmentierungsdetails die das Modell produzieren kann und erlaubt es unabhängig variierende Bildregionen und Skalen zu modellieren. Beide dieser neuartigen generativen Segmentierungs-Modelle ermöglichen es, falls angebracht, diverse und kohärente Bild Segmentierungen zu erstellen, was im Kontrast zu früheren Arbeiten steht, welche entweder deterministisch sind, die Modellunsicherheiten auf der Pixelebene modellieren oder darunter leiden eine unangemessen geringe Diversität abzubilden. Im Ergebnis befasst sich die vorliegende Thesis mit der Anwendung von maschinellem Lernen für die Interpretation medizinischer Bilder: Wir zeigen die Möglichkeit auf den klinischen Standard mit Hilfe einer quantitativen Verwendung von Bildparametern, die momentan nur subjektiv in Diagnosen einfliessen, zu verbessern, wir zeigen den möglichen Nutzen eines neuen Trainingsverfahrens um die scheinbare Verletzlichkeit der standard Segmentierungsverlustfunktion gegenüber starkem Annotationsrauschen abzumildern und wir schlagen zwei neue probabilistische Segmentierungsmodelle vor, die die Verteilung über angemessene Annotationen akkurat erlernen können. Diese Beiträge können als Schritte hin zu einer quantitativeren, verstärkt Prinzipien-gestützten und unsicherheitsbewussten Analyse von medizinischen Bildern gesehen werden -ein wichtiges Ziel mit Blick auf die fortschreitende Integration von lernbasierten Systemen in klinischen Arbeitsabläufen

Nonmyocytes as electrophysiological contributors to cardiac excitation and conduction.

Although cardiac action potential (AP) generation and propagation have traditionally been attributed exclusively to cardiomyocytes (CM), other cell types in the heart are also capable of forming electrically conducting junctions. Interactions between CM and nonmyocytes (NM) enable and modulate each other's activity. This review provides an overview of the current understanding of heterocellular electrical communication in the heart. Although cardiac fibroblasts were initially thought to be electrical insulators, recent studies have demonstrated that they form functional electrical connections with CM in situ. Other NM, such as macrophages, have also been recognized as contributing to cardiac electrophysiology and arrhythmogenesis. Novel experimental tools have enabled the investigation of cell-specific activity patterns in native cardiac tissue, which is expected to yield exciting new insights into the development of novel or improved diagnostic and therapeutic strategies.A.S.-C. received financial support via a “la Caixa” Foundation under ID 100010434 and PhD Fellowship LCF/BQ/DR19/11740029.S

Triple GEM Detectors for the Forward Tracker in STAR

Future measurements of the flavor-separated spin structure of the proton via parity-violating W boson production at RHIC require an upgrade of the forward tracking system of the STAR detector. This upgrade will allow the reconstruction of the charge sign of electrons and positrons produced from decaying W bosons. A design based on six large area triple GEM disks using GEM foils produced by Tech-Etch Inc. has emerged as a cost-effective solution to provide the necessary tracking precision. We report first results from a beam test of three test detectors using Tech-Etch produced GEM foils and a laser etched two dimensional strip readout. The detectors show good operational stability, high efficiency and a spacial resolution of around 70 um or better, exceeding the requirements for the forward tracking upgrade. The influence of the angle of incidence of the particles on the spatial resolution of the detectors has also been studied in detail.Comment: 5 pages, 8 figures, presented at the IEEE Nuclear Science Symposium in Honolulu, HI, USA, October 27 - November 3, 200

Beam Performance of Tracking Detectors with Industrially Produced GEM Foils

Three Gas-Electron-Multiplier tracking detectors with an active area of 10 cm x 10 cm and a two-dimensional, laser-etched orthogonal strip readout have been tested extensively in particle beams at the Meson Test Beam Facility at Fermilab. These detectors used GEM foils produced by Tech-Etch, Inc. They showed an efficiency in excess of 95% and spatial resolution better than 70 um. The influence of the angle of incidence of particles on efficiency and spatial resolution was studied in detail.Comment: 8 pages, 9 figures, accepted by Nuclear Instruments and Methods in Physics Research

Antifeminismus und naturalisierte Differenzvorstellungen - Ergänzungen zur Messung antiegalitärer Überzeugungen

In diesem Beitrag stellen wir zwei Skalen zur Messung zeitgenössischer antiegalitärer Einstellungen vor. Die Skala Antifeminismus misst gesamtgesellschaftlich anschlussfähige Versatzstücke antifeministischer Diskurse und erlaubt Untersuchungen antifeministischen Mobilisierungspotentials. Damit stellt sie eine wichtige Ergänzung zu aktuellen Messinstrumenten, welche spezifische Strömungen fokussieren, dar. Die Skala Naturalisierung misst naturalisierte Differenzvorstellungen von Geschlechterverhältnissen, einem zentralen Bestandteil sexistischer und antifeministischer Überzeugungen und ergänzt die klassische Messung sexistischer Einstellungen um zeitgenössische Ausdrucksformen. Beide Skalen werden mittels konfirmatorischer Faktoranalysen validiert. Ihr Zusammenhang mit klassischen Messinstrumenten wird mittels Strukturgleichungsmodellen untersucht. Wir können zeigen, dass unsere Skalen verwandte, aber unterschiedliche Phänomene messen und in einem sinnvollen Zusammenhang mit etablierten Messinstrumenten stehen. Beide Skalen können einen Beitrag zur quantitativen Untersuchung von antiegalitären Weltanschauungen in der Bevölkerung leisten.In this paper we present two scales for measuring contemporary antiegalitarian attitudes. The Antifeminism Scale measures those fragments of antifeminist discourses that speak and appeal to wider society and allows to investigate the potential for antifeminist mobilization. It thus represents an important complement to current measurements that focus on specific antifeminist groups. The Naturalization Scale measures naturalized ideas of difference, a central component of sexist and antifeminist beliefs, and complements the classic measurement of sexist attitudes with contemporary expressions. The scales are validated by means of confirmatory factor analyses. Their relationship with classical measurement instruments is examined using structural equation modelling. We show that our scales measure related but distinct phenomena and are related to established measurement instruments in a meaningful way. Both scales can be used to contribute to the quantitative study of antiegalitarian worldviews in the wider public