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    Bayesian plug & play methods for inverse problems in imaging.

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    Thèse de Doctorat de Mathématiques Appliquées (Université de Paris)Tesis de Doctorado en Ingeniería Eléctrica (Universidad de la República)This thesis deals with Bayesian methods for solving ill-posed inverse problems in imaging with learnt image priors. The first part of this thesis (Chapter 3) concentrates on two particular problems, namely joint denoising and decompression and multi-image super-resolution. After an extensive study of the noise statistics for these problem in the transformed (wavelet or Fourier) domain, we derive two novel algorithms to solve this particular inverse problem. One of them is based on a multi-scale self-similarity prior and can be seen as a transform-domain generalization of the celebrated non-local bayes algorithm to the case of non-Gaussian noise. The second one uses a neural-network denoiser to implicitly encode the image prior, and a splitting scheme to incorporate this prior into an optimization algorithm to find a MAP-like estimator. The second part of this thesis concentrates on the Variational AutoEncoder (VAE) model and some of its variants that show its capabilities to explicitly capture the probability distribution of high-dimensional datasets such as images. Based on these VAE models, we propose two ways to incorporate them as priors for general inverse problems in imaging : • The first one (Chapter 4) computes a joint (space-latent) MAP estimator named Joint Posterior Maximization using an Autoencoding Prior (JPMAP). We show theoretical and experimental evidence that the proposed objective function satisfies a weak bi-convexity property which is sufficient to guarantee that our optimization scheme converges to a stationary point. Experimental results also show the higher quality of the solutions obtained by our JPMAP approach with respect to other non-convex MAP approaches which more often get stuck in spurious local optima. • The second one (Chapter 5) develops a Gibbs-like posterior sampling algorithm for the exploration of posterior distributions of inverse problems using multiple chains and a VAE as image prior. We showhowto use those samples to obtain MMSE estimates and their corresponding uncertainty.Cette thèse traite des méthodes bayésiennes pour résoudre des problèmes inverses mal posés en imagerie avec des distributions a priori d’images apprises. La première partie de cette thèse (Chapitre 3) se concentre sur deux problèmes partic-uliers, à savoir le débruitage et la décompression conjoints et la super-résolutionmulti-images. Après une étude approfondie des statistiques de bruit pour ces problèmes dans le domaine transformé (ondelettes ou Fourier), nous dérivons deuxnouveaux algorithmes pour résoudre ce problème inverse particulie. L’un d’euxest basé sur une distributions a priori d’auto-similarité multi-échelle et peut êtrevu comme une généralisation du célèbre algorithme de Non-Local Bayes au cas dubruit non gaussien. Le second utilise un débruiteur de réseau de neurones pourcoder implicitement la distribution a priori, et un schéma de division pour incor-porer cet distribution dans un algorithme d’optimisation pour trouver un estima-teur de type MAP. La deuxième partie de cette thèse se concentre sur le modèle Variational Auto Encoder (VAE) et certaines de ses variantes qui montrent ses capacités à capturer explicitement la distribution de probabilité d’ensembles de données de grande dimension tels que les images. Sur la base de ces modèles VAE, nous proposons deuxmanières de les incorporer comme distribution a priori pour les problèmes inverses généraux en imagerie: •Le premier (Chapitre 4) calcule un estimateur MAP conjoint (espace-latent) nommé Joint Posterior Maximization using an Autoencoding Prior (JPMAP). Nous montrons des preuves théoriques et expérimentales que la fonction objectif proposée satisfait une propriété de bi-convexité faible qui est suffisante pour garantir que notre schéma d’optimisation converge vers un pointstationnaire. Les résultats expérimentaux montrent également la meilleurequalité des solutions obtenues par notre approche JPMAP par rapport à d’autresapproches MAP non convexes qui restent le plus souvent bloquées dans desminima locaux. •Le second (Chapitre 5) développe un algorithme d’échantillonnage a poste-riori de type Gibbs pour l’exploration des distributions a posteriori de problèmes inverses utilisant des chaînes multiples et un VAE comme distribution a priori. Nous montrons comment utiliser ces échantillons pour obtenir desestimations MMSE et leur incertitude correspondante.En esta tesis se estudian métodos bayesianos para resolver problemas inversos mal condicionados en imágenes usando distribuciones a priori entrenadas. La primera parte de esta tesis (Capítulo 3) se concentra en dos problemas particulares, a saber, el de eliminación de ruido y descompresión conjuntos, y el de superresolución a partir de múltiples imágenes. Después de un extenso estudio de las estadísticas del ruido para estos problemas en el dominio transformado (wavelet o Fourier),derivamos dos algoritmos nuevos para resolver este problema inverso en particular. Uno de ellos se basa en una distribución a priori de autosimilitud multiescala y puede verse como una generalización al dominio wavelet del célebre algoritmo Non-Local Bayes para el caso de ruido no Gaussiano. El segundo utiliza un algoritmo de eliminación de ruido basado en una red neuronal para codificar implícitamente la distribución a priori de las imágenes y un esquema de relajación para incorporar esta distribución en un algoritmo de optimización y así encontrar un estimador similar al MAP. La segunda parte de esta tesis se concentra en el modelo Variational AutoEncoder (VAE) y algunas de sus variantes que han mostrado capacidad para capturar explícitamente la distribución de probabilidad de conjuntos de datos en alta dimensión como las imágenes. Basándonos en estos modelos VAE, proponemos dos formas de incorporarlos como distribución a priori para problemas inversos genéricos en imágenes : •El primero (Capítulo 4) calcula un estimador MAP conjunto (espacio imagen y latente) llamado Joint Posterior Maximization using an Autoencoding Prior (JPMAP). Mostramos evidencia teórica y experimental de que la función objetivo propuesta satisface una propiedad de biconvexidad débil que es suficiente para garantizar que nuestro esquema de optimización converge a un punto estacionario. Los resultados experimentales también muestran la mayor calidad de las soluciones obtenidas por nuestro enfoque JPMAP con respecto a otros enfoques MAP no convexos que a menudo se atascan en mínimos locales espurios. •El segundo (Capítulo 5) desarrolla un algoritmo de muestreo tipo Gibbs parala exploración de la distribución a posteriori de problemas inversos utilizando múltiples cadenas y un VAE como distribución a priori. Mostramos cómo usar esas muestras para obtener estimaciones de MMSE y su correspondiente incertidumbr

    Serum Selenium and Incident Cardiovascular Disease in the PREvención con DIeta MEDiterránea (PREDIMED) Trial: Nested Case-Control Study

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    Background: Selenium is an essential trace mineral with potential interest for cardiovascular disease (CVD) prevention owing to its antioxidant properties. Epidemiological data on selenium status and CVD remain inconsistent. The objective of this study was to ascertain whether low serum selenium (SSe) concentrations are related to an increased risk of a first CVD event in a population at high cardiovascular risk. Methods: We undertook a case-control study nested within the “PREvención con DIeta MEDiterránea” (PREDIMED) trial. A total of 207 participants diagnosed with CVD (myocardial infarction, stroke, or cardiovascular death) during the follow-up period (2003–2010) were matched by sex, age, and intervention group to 436 controls by incidence density sampling. Median time between serum sample collection and subsequent CVD event occurrence was 0.94 years. SSe levels were determined using inductively coupled plasma mass spectrometry analysis. Covariates were assessed through validated questionnaires, in-person interviews, and medical record reviews. Conditional logistic regression was used to calculate multivariable-adjusted odds ratios (ORs). Results: Among women, the mean SSe concentration was lower in cases than in controls (98.5 g/L vs. 103.8 g/L; p = 0.016). In controls, SSe levels were directly associated with percentage of total energy intake from proteins and fish intake (p for linear trend < 0.001 and 0.049, respectively), whereas SSe concentrations were inversely associated with age, body mass index, and percentage of total energy intake from carbohydrates (p for linear trend < 0.001, 0.008 and 0.016 respectively). In the total group, we observed an inverse dose–response gradient between SSe levels and risk of CVD in the fully-adjusted model (highest vs. lowest quartile: OR = 0.47, 95% CI: 0.27–0.81; ptrend = 0.003). Conclusions: Among elderly individuals at high cardiovascular risk, high SSe concentrations within population reference values are associated with lower first CVD incidence.official funding agency for biomedical research of the Spanish government, Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) RTIC G03/140RTIC RD 06/0045 "PREDIMED" JR14/00008Spanish government, Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), through Centro de Investigacion Biomedica en Red de Fisiopatologia de la Obesidad y Nutricion (CIBERobn)Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares CNIC 06/2007Fondo de Investigacion Sanitaria-Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Proyecto de Investigacion) PI04-2239 PI05/2584 CP06/00100 PI07/0240 PI07/1138 PI07/0954 PI 07/0473 PI10/01407 PI10/02658 PI11/01647 P11/02505 PI13/00462Ministry of Science and Innovation, Spain (MICINN) (AGL)-2009-13906-C02 AGL2010-22319-C03 AGL2013-49083C3-1-RMinisterio de Economia y Competitividad-Fondos FEDER-Instituto de Salud Carlos III UNGR15-CE-3380 Fundacion Mapfre 2010Junta de Andalucia PI0105/2007Public Health Division of the Department of Health of the Autonomous Government of CataloniaCenter for Forestry Research & Experimentation (CIEF) GVACOMP 06109 GVACOMP2010-181 GVACOMP2011-151 PROMETEO 21/2021Conselleria de Sanitat y Atencion Primaria CS2010-AP-111 CS2011-AP-042Regional Government of Navarra P27/2011Centre Catala de la Nutricio de l'Institut d'Estudis Catalan

    Riesgos relacionados al usuario final

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    La participación del usuario final en los procesos de tecnologías de la información es clave ya que puede salvaguardar con políticas y reglas como poner en peligro la información directa o indirectamente. Es clave identificar esos riesgos que pueden ser relacionados al usuario final de manera a analizar el impacto de los mismos sobre los activos de la información. Una vez que se tiene este análisis se puede hacer una evaluación de riesgo de manera a poder incluir controles ya sea correctivo o preventivo a los procesos de las tecnologías de la información

    Descarte de dispositivos de almacenamiento digital: Riesgo de exposición de informaciones de instituciones públicas del Paraguay en al año 2014

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    Con el cambio tecnológico creciente, la duración de los dispositivos electrónicos ha disminuido, llegando a ser obsoletos muy rápidamente. En consecuencia, aumenta la cantidad de eliminación de residuos tecnológicos. En este proceso de eliminación no siempre se tiene en cuenta los riesgos de exposición de información personal e institucional almacenada en los dispositivos digitales en todo su ciclo de vida útil. Para identificar la exposición al riesgo de la información procedentes del descarte de los dispositivos de almacenamiento se administró un cuestionario a varios jefes del área de Tecnología de la Información de Instituciones Públicas del Paraguay. Los principales resultados indican que la mayoría de las instituciones tienen un gran volumen de dispositivos de almacenamiento digital, pero no tienen prácticas de análisis de riesgos. Las Instituciones descartan principalmente equipos que están dañados y obsoletos, estos equipos no utilizados se almacenan generalmente en depósitos o son donados a otras instituciones públicas lo cual genera un riesgo grande de exposición de la información confidencial. Este artículo presenta una investigación con enfoque cuantitativo de tipo exploratorio y descriptivo utilizando un diseño no experimental

    Riesgos en la disipación de calor en Datacenters

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    El gran demanda por servicios disponibles gracias a la virtualización, exigen mayor poder de cómputo en los datacenters. El remplazo de servidores convencionales por servidores de alta densidad demanda un mayor consumo de energía eléctrica y genera mayor disipación de calor. El tratamiento inadecuado del calor es un riesgo para la operatividad de los Datacenters

    Seguridad de la información en plataformas virtuales de e- Learning

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    Las plataformas de E-learning ofrecen numerosas ventajas a las universidades y usuarios, su campo crece en ritmo acelerado y son considerables las iniciativas existentes para su impulso. Sin embargo, también se han detectado algunos problemas en la seguridad que dificultan su implantación en las plataformas virtuales. La metodología utilizada es la revisión bibliográfica en bases de datos internacionales especializadas en el tema. Son muchos los estudios que tratan sobre esos aspectos pero en muchos casos se deja de lado la seguridad, elemento fundamental en la transmisión integral del conocimiento. En este artículo se analiza la implementación de estándares de seguridad de la información como la ISO 27001. Se concluye el desconocimiento de este estándar por parte de los profesionales de las áreas de TICs según la bibliografía analizada

    Seguridad de la información en plataformas virtuales de e- Learning

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    Las plataformas de E-learning ofrecen numerosas ventajas a las universidades y usuarios, su campo crece en ritmo acelerado y son considerables las iniciativas existentes para su impulso. Sin embargo, también se han detectado algunos problemas en la seguridad que dificultan su implantación en las plataformas virtuales. La metodología utilizada es la revisión bibliográfica en bases de datos internacionales especializadas en el tema. Son muchos los estudios que tratan sobre esos aspectos pero en muchos casos se deja de lado la seguridad, elemento fundamental en la transmisión integral del conocimiento. En este artículo se analiza la implementación de estándares de seguridad de la información como la ISO 27001. Se concluye el desconocimiento de este estándar por parte de los profesionales de las áreas de TICs según la bibliografía analizada

    Descarte de dispositivos de almacenamiento digital: Riesgo de exposición de informaciones de instituciones públicas del Paraguay en al año 2014

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    Con el cambio tecnológico creciente, la duración de los dispositivos electrónicos ha disminuido, llegando a ser obsoletos muy rápidamente. En consecuencia, aumenta la cantidad de eliminación de residuos tecnológicos. En este proceso de eliminación no siempre se tiene en cuenta los riesgos de exposición de información personal e institucional almacenada en los dispositivos digitales en todo su ciclo de vida útil. Para identificar la exposición al riesgo de la información procedentes del descarte de los dispositivos de almacenamiento se administró un cuestionario a varios jefes del área de Tecnología de la Información de Instituciones Públicas del Paraguay. Los principales resultados indican que la mayoría de las instituciones tienen un gran volumen de dispositivos de almacenamiento digital, pero no tienen prácticas de análisis de riesgos. Las Instituciones descartan principalmente equipos que están dañados y obsoletos, estos equipos no utilizados se almacenan generalmente en depósitos o son donados a otras instituciones públicas lo cual genera un riesgo grande de exposición de la información confidencial. Este artículo presenta una investigación con enfoque cuantitativo de tipo exploratorio y descriptivo utilizando un diseño no experimental
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