Classification of Melanoma Lesions Using Sparse Coded Features and Random Forests

International audienceMalignant melanoma is the most dangerous type of skin cancer, yet it is the most treatable kind of cancer, conditioned by its early diagnosis which is a challenging task for clinicians and dermatologists. In this regard, CAD systems based on machine learning and image processing techniques are developed to differentiate melanoma lesions from benign and dysplastic nevi using dermoscopic images. Generally, these frameworks are composed of sequential processes: pre-processing, segmentation, and classification. This architecture faces mainly two challenges: (i) each process is complex with the need to tune a set of parameters, and is specific to a given dataset; (ii) the performance of each process depends on the previous one, and the errors are accumulated throughout the framework. In this paper, we propose a framework for melanoma classification based on sparse coding which does not rely on any pre-processing or lesion segmentation. Our framework uses Random Forests classifier and sparse representation of three features: SIFT, Hue and Opponent angle histograms, and RGB intensities. The experiments are carried out on the public PH 2 dataset using a 10-fold cross-validation. The results show that SIFT sparse-coded feature achieves the highest performance with sensitivity and specificity of 100% and 90.3% respectively, with a dictionary size of 800 atoms and a sparsity level of 2. Furthermore, the descriptor based on RGB intensities achieves similar results with sensitivity and specificity of 100% and 71.3%, respectively for a smaller dictionary size of 100 atoms. In conclusion, dictionary learning techniques encode strong structures of dermoscopic images and provide discriminant descriptors

Higgs production via gluon fusion in the POWHEG approach in the SM and in the MSSM

We consider the gluon fusion production cross section of a scalar Higgs boson at NLO QCD in the SM and in the MSSM. We implement the calculation in the POWHEG approach, and match the NLO-QCD results with the PYTHIA and HERWIG QCD parton showers. We discuss a few representative scenarios in the SM and MSSM parameter spaces, with emphasis on the fermion and squark mass effects on the Higgs boson distributions.Comment: 27 pages, 36 eps figures; v2: 2 eps figures added, section 3.2 expanded, version published in JHE

ArchaeoKM: Managing Data through Knowledge in Industrial Archaeological Sites

pas de résum

Integration of Spatial Technologies and Semantic Web Technologies for Industrial Archaeology

International audienceWe propose a method that uses the advancement in spatial technologies from current database systems within the Semantic Web Technologies in order to enrich and to populate the knowledge of a domain defined in an OWL-DL ontology. The results of spatial operations and functions are used to populate and to enrich ontologies with new individuals and new relationships. The advantage of spatial analysis within Semantic Web technologies is the diversity of the functionalities provided by the combination of spatial operations and the rule language of the Semantic Web (SWRL). This method is applied in the industrial archaeology domain in order to enhance the knowledge management

Intégration d'une couche spatiale dans l'architecture du Web sémantique (une proposition via la plateforme ArchaeoKM)

L analyse spatiale de données géographies connaît un regain d intérêt dans la communauté des bases de données relationnelles. Plus spécifiquement, les opérations et les fonctions spatiales utilisées comme base de l analyse spatiale sont implémentées par les grands noms des systèmes de gestion de bases de données relationnelles limitant ainsi l hétérogénéité structurelle des systèmes. En outre, la littérature est abondante en publications dans le domaine des ontologies spatiales afin de limiter l hétérogénéité sémantique des sources de données tout en améliorant l interopérabilité de ces données. Bien que l interopérabilité des données soit l un des objectifs du Web Sémantique, tout le potentiel de ces outils et de ces techniques basés sur la connaissance n a pas été révélé. Avec l influence sans cesse croissante du Web Sémantique à travers ces outils et applications en gestion de la connaissance et système intelligent, les applications utilisant des données géospatiales suivent ce phénomène en bénéficiant de son influence. Cette thèse se focalise sur l utilisation de la connaissance métier afin de gérer des données spatiales à l aide des technologies du Web sémantique. L activité de recherche menée dans le cadre de cette thèse est réalisée sur des données provenant du domaine de l archéologie industrielle. Cet environnement se caractérise par son hétérogénéité et sa grande quantité de données offrant ainsi un cadre idéal pour la réalisation d un outil de gestion de connaissance. Cet outil basé sur les technologies du Web Sémantique a été prototypé sous le nom d ArchaeoKM suivant le principe des 4 K, Knowledge Acquisition, Knowledge Management, Knowledge Visualization and Knowledge Analysis. Ce même principe est mis en œuvre pour les données spatiales. Une ontologie de haut niveau a été développée pour servir de cadre applicatif à la gestion des données spatiales permettant d ajuster une ontologie de domaines sans composante spatiale. Le processus de gestion de la connaissance commence avec l acquisition de la signature spatiale des objets identifiés. Cette signature est stockée dans un système de gestion de bases de données spatiales et est référencée par l objet correspondant dans la base de connaissance. La connaissance spatiale de ces objets est générée à l aide des fonctions et des opérations spatiales au niveau de la base de données spatiale et l enrichissement de la base de connaissance est réalisé avec le résultat de ces opérations et fonctions. L inférence de nouvelle connaissance sur la base des données existante est réalisée à l aide de SWRL (Semantic Web Rule Language). De plus, ce langage a été étendu à l aide de nouveaux built-ins spatiaux afin de prendre en sidération la dimension spatiale des données. De même, cette dimension spatiale a été apportée au langage SPARQL afin de réaliser des requêtes spatiales sur la base de connaissances.En effet, l objectif principal de cette thèse est d initier le premier pas vers l intégration des composantes spatiales avec les technologies du Web Sémantique. Le processus d intégration est premier plan pour les deux technologies. D un point de vue Web Sémantique, l intégration de données non communes dans ce cadre applicatif ouvre la porte à l intégration de données beaucoup plus large. D un point de vue des systèmes d information géographique, l inclusion de la connaissance permet une gestion métier des données rendant l analyse plus proche de l interprétation humaine.Spatial technology has gained momentum under database systems. More specifically, the spatial operations and spatial functions are used to carry out spatial analysis which can be executed through these database systems. In addition, there has been significant amount of research in the field of the geospatial ontology domain in order to achieve the semantic interoperability between different data sources. Although, data interoperability is one of the main objectives of the Semantic Web technologies, the potentiality of the underlying knowledge tools and techniques have not been completely identified. With the growing influence of the Semantic Web technologies towards the application based on knowledge management and intelligent systems, the geospatial application benefits from this influence. This thesis emphasizes on the use of knowledge to manage spatial data within spatial information systems through the Semantic Web framework. This research activity is carried out with the backdrop of the case study of the industrial archaeology. It sets up an ideal environment for the application of knowledge to manage the huge and heterogeneous dataset. The use of knowledge to manage the diversity of information was well executed through the application prototype named ArchaeoKM which is based on the Semantic Web. The ArchaeoKM framework follows the 4Ks processing steps: Knowledge Acquisition, Knowledge Management, Knowledge Visualization and Knowledge Analysis. The same processing principle of 4Ks was implemented during the spatial knowledge processing. A top level ontology was developed in order to serve as the background representation of the case study in order to adjust the spatial components. Keeping the custom, the spatial knowledge processing begins with acquiring spatial signatures of the identified objects. The spatial signatures are stored within the spatial database system with proper mapping to the objects in the knowledge base. The spatial knowledge of these objects is managed through executing the spatial functions at the database level and enriching the knowledge base with the results. This spatially enriched knowledge base is used again to analyze the spatial knowledge. This research thesis benefits from Semantic Web Rule Language in order to infer knowledge. In addition, the spatial built-ins proposed during the course add up spatial dimension to the SWRL for spatial inferences. Similarly, a spatial extension of the query language SPARQL is proposed in order to query spatial knowledge from the knowledge base. Actually, this research thesis provides the initial steps in integrating spatial components within the Semantic Web framework. This integration process is important for both technologies. Regarding the Semantic Web, the integration of non-typical semantic information within this framework opens up doors to other data pattern making the transformation of technologies easier. Likewise, geospatial technologies and GIS systems benefits through the inclusion of knowledge in the analysis process making the analysis much closer and efficient to human interpretation.DIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF

Développement d'un système stéréoscopique adaptatif à l'aide de lumière structurée

Dans le contexte de la reconstruction 3D de scènes par l utilisation d un système de vision active, nous proposons deux approches de localisation des régions d intérêt dans la scène. Une fois intégrée dans un scanner 3D commercial comme processus de prétraitement, chaque approche permettra de limiter les zones de balayage, pour que le scan se fasse uniquement dans ces zones. Ainsi, le temps du processus de reconstruction sera largement réduit, et le nuage de point sera beaucoup moins important, tout en conservant les données pertinentes. La première approche dite passive se base sur les informations 2D de la scène. Elle consiste à localiser, dans la scène observée, des objets de type spécifique. Cette approche a été développée sous l hypothèse que les objets cibles ont la forme d un tube. Pour ce faire, on applique plusieurs outils de traitement d images afin de déterminer les contours des tubes dans les images. Enfin, nous déterminons les zones de balayage dans l espace du projecteur. Cette approche peut être éventuellement généralisée à d autres types de formes. La deuxième approche dite active est basée sur les informations 3D extraites de la scène par un processus itératif. Celui-ci commence par un motif régulier de points. Basé sur l estimation de courbure surfacique locale autour de chaque point 3D reconstruit, un nouveau motif est généré afin de projeter plus de points, à l itération suivante, dans les zones à forte courbure. Lorsque le processus s arrête, les régions d intérêt peuvent être déterminées dans l espace du projecteur. L avantage majeur de cette approche est qu aucune contrainte n est nécessaire sur la forme des régions d intérêt.In the context of the 3D reconstruction of scenes by using active vision system, we propos two approaches of Regions Of Interest (ROI) localization in the scene. Once integrated in a commercial 3D scanner as pre-processing process, each approach would be capable to indicate the zones of scanning. In this way, the reconstruction time would be largely reduced, and the obtained point cloud would be much less important, whereas almost all pertinent date would be conserved. The first approach called passive is based on the 2D information of the scene. It consists in localizing, in the scene observed, the objects of specific type. This approach was developed under the assumption that the target objects have the shape of a tube. Firstly, several image processing tools are applied to determine contours of the tubes in the images; and finally, the scanning zones are determined in the space of the projector. This approach can be eventually generalized to apply to other types of forms. The second approach called active is based on the 3D information extracted from the scene by an iterative process. The process begins by a regular point pattern; based on the estimation of local surface curvature around each reconstructed 3D point, a new pattern is generated in order to project more points, during the next iteration, in the zones with strong curvature; as soon as the iterative process stops, the ROI can be determined in the space of the projector. The major advantage of this approach is that no constraint is necessary on the form of the ROI.DIJON-BU Sciences Economie (212312102) / SudocSudocFranceF

Integration of Spatial processing and knowledge Processing through the Semantic Web Stack

International audienceThis paper presents the integration process of spatial technologies and Semantic Web technologies and its associated tool. The result of this work is a spatial query and rule engine of spatial. To do so, existing ontology with spatial elements is adjusted in order to process the spatial knowledge through spatial technologies. This paper outlines the methods and the processes of these adjustments and how results are returned by our tool. The SWRL and the SPARQL language are extended for spatial purpose and the existing OWL ontology wine is used as an application example