Sensor Relationship Inference in Single Resident Smart Homes Using Time Series

Determining sensor relationships in smart environments is complex due to the variety and volume of time series information they provide. Moreover, identifying sensor relationships to connect them with actuators is difficult for smart home users who may not have technical experience. Yet, gathering information on sensor relationships is a crucial intermediate step towards more advanced smart home applications such as advanced policy generation or automatic sensor configuration. Therefore, in this thesis, I propose a novel unsupervised learning approach, named SeReIn, to automatically group sensors by their inherent relationships solely using time series data for single resident smart homes. SeReIn extracts three features from smart home time series data - Frequent Next Event (FNE), Time Delta (TD), and Frequency (FQ). It then applies Spectral Clustering, K-Means clustering, and DBSCAN to group the related sensors. The application of unsupervised learning enables this approach to operate anywhere in the smart home domain regardless of the sensor types and deployment scenarios. SeReIn functions on both large deployments consisting of around 70 sensors and small deployments of only 10 sensors. Evaluation of SeReIn on real-world smart home datasets has shown that it can recognize inherent spatial relationships. Using three different unsupervised clustering evaluation metrics: Calinski-Harabasz Score, Silhouette Score, and Davies-Bouldin Score, I ensure that SeReIn successfully builds clusters based on sensor relationships

Immunhistochemische Analyse und Positronen-Emissions-Tomographische Darstellung diffuser Neuroinflammation in murinen Multiple Sklerose Modellen

Ein Ziel der ersten Publikation war die Darstellung diffuser Neurodegeneration mittels Positronen-Emissions-Tomographie (PET) in vivo. Ein Protein, welches bei diffuser Neuroinflammation vermehrt exprimiert wird, ist das translocator protein (TSPO). In der Arbeit wurde der TSPO-Ligand [18F]-GE180 sowohl Kontroll- als auch Cuprizone-behandelten Mäusen appliziert und mittels PET visualisiert. Die bildgebenden PET-Daten wurden schließlich mit den histopathologischen Veränderungen in Paraffinschnitten verglichen. Das zweite Ziel war die Identifikation der Zellpopulationen, die hauptsächlich TSPO exprimieren. Hierfür wurden Schnitte Cuprizone-behandelter C57BL/6-Mäuse und transgen veränderter Reporter-Mäuse mittels immunfluoreszierender Doppelfärbungen bzw. anti-TSPO-Färbung analysiert. Neben dem Cuprizone-Modell wendeten wir das EAE-Modell sowie eine Kombination aus beiden (Cup/EAE) an, um experimentell ein Einwandern peripherer Immunzellen zu induzieren und die monozytäre TSPO-Expression zu analysieren. In der Studie konnte gezeigt werden, dass mittels [18F]-GE180-PET die Cuprizone-induzierte Gliazell-Aktivierung sowohl in Regionen mit weißer Substanz als auch in Regionen mit grauer Substanz (Corpus callosum, Cortex, Hippocampus, Thalamus, Caudoputamen) zuverlässig visualisiert werden kann. Immunhistochemisch zeigte sich neben der vermehrten Gliazell-Aktivierung und TSPO-Expression eine vermehrte Demyelinisierung und axonaler Schaden. Innerhalb der weißen Substanz konnte eine höhere TSPO-Expression als in der grauen Substanz beobachtet werden. Insgesamt exprimierten 97% aller Mikroglia-Zellen sowie etwa ein Drittel der Astrozyten TSPO. Obwohl TSPO in der äußeren Mitochondrienmembran exprimiert wird und in direkter Umgebung von axonaler Schädigung ein Anstieg der Mitochondrienzahl beobachtet werden konnte, war hier keine vermehrte TSPO-Expression nachweisbar. Im Cup/EAE Modell wurde TSPO sowohl von Mikroglia als auch von eingewanderten Monozyten exprimiert. Zusammenfassend wurde nachgewiesen, dass der TSPO-Ligand [18F]-GE180 verlässlich und reproduzierbar für die in vivo Visualisierung neuropathologischer Veränderungen im MS Modell genutzt werden kann. Zellpopulationen, die in den verwendeten MS Modellen TSPO exprimieren sind hauptsächlich Mikroglia, aber auch Astrozyten und eingewanderte Monozyten. In der zweiten Studie sollten Bereiche mit vollständiger und reproduzierbarer Demyelinisierung im Cuprizone-Modell nachgewiesen werden, um zukünftige Remyelinisierungsstudien zu erleichtern. Für Remyelinisierungsstudien ist die konsistente und komplette Demyelinisierung eine wichtige Voraussetzung. Da die Demyelinisierung im Cuprizone Modell im Bereich des Corpus callosum auf Höhe des rostralen Hippocampus sehr ausgeprägt ist, wurde diese Region untersucht. Untersuchte Myelin-Proteine waren Proteolipid Protein (PLP), myelin associated glycoprotein (MAG) und 2‘,3‘-cyclic-nucleotide 3‘-phosphodiesterase (CNPase). Antikörper gegen diese Proteine wurden in der Studie zum immunhistochemischen Myelinnachweis nach einer jeweiligen Cuprizone-Behandlung über 1, 3 und 5 Wochen verwendet. Eine Hälfte des Corpus callosum wurde von der Mittellinie ausgehend in 22 Sektoren mit einer Breite von je 100µm eingeteilt. Nach einer 5-wöchigen Behandlung konnte mittels optischer Dichtemessungen der Färbeintensitäten ein signifikanter Rückgang der anti-PLP, anti-MAG und anti-CNPase-Färbungen beobachtet werden. In den lateralen Bereichen des Corpus callosum konnte dabei lediglich eine inkomplette Demyelinisierung nachgewiesen werden. In den medialen Bereichen, jeweils 500µm von der Mittellinie entfernt, zeigte sich hingegen eine komplette und konsistente Demyelinisierung. Wir empfehlen daher für zukünftige Remyelinisierungsstudien, diese mediale Region des Corpus callosum zu verwenden

Albedo climatology analysis and the determination of fractional cloud cover

Monthly and zonally averaged surface cover climatology data are presented which are used to construct monthly and zonally averaged surface albedos. The albedo transformations are then applied to the surface albedos, using solar zenith angles characteristic of the Nimbus 6 satellite local sampling times, to obtain albedos at the top of clear and totally cloud covered atmospheres. These albedos are then combined with measured albedo data to solve for the monthly and zonally averaged fractional cloud cover. The measured albedo data were obtained from the wide field of view channels of the Nimbus 6 Earth Radiation Budget experiment, and consequently the fractional cloud cover results are representative of the local sampling times. These fractional cloud cover results are compared with recent studies. The cloud cover results not only show peaks near the intertropical convergence zone, but the monthly migration of the position of these peaks follows general predictions of atmospheric circulation studies

Rectification and Registration of Digital Images and the Effect of Cloud Detection

In previous image registration research, edge image correlation techniques were applied to Landsat-1 multispectral digital image data. Translations of edge images of an earlier area of interest were performed over a search area edge image at a later time to determine the location of the area of interest in the search area. Plots of the correlation surface indicated sharp peaks for successful searches and an accuracy of ±1 pixel or line. The following three new requirements were suggested: (1) because clouds or their shadows are time-dependent image features, removal of cloud or cloud shadow information from the edge images before image correlation takes place; (2) accurate representation of geometric shapes of image features; (3) fractional pixel registration accuracy over subregions of the area of interest. Solutions to these problems were obtained. Distinguishing features of the geometric correction solution are the automatic location of the ground control points needed to determine correction parameters and the use of the geometric centers of edge image chips as the ground control points