Projection-Based 2.5D U-net Architecture for Fast Volumetric Segmentation

Convolutional neural networks are state-of-the-art for various segmentation tasks. While for 2D images these networks are also computationally efficient, 3D convolutions have huge storage requirements and require long training time. To overcome this issue, we introduce a network structure for volumetric data without 3D convolutional layers. The main idea is to include maximum intensity projections from different directions to transform the volumetric data to a sequence of images, where each image contains information of the full data. We then apply 2D convolutions to these projection images and lift them again to volumetric data using a trainable reconstruction algorithm.The proposed network architecture has less storage requirements than network structures using 3D convolutions. For a tested binary segmentation task, it even shows better performance than the 3D U-net and can be trained much faster.Comment: presented at the SAMPTA 2019 conferenc

Galaxy And Mass Assembly: automatic morphological classification of galaxies using statistical learning

© 2018 The Author(s). We apply four statistical learning methods to a sample of 7941 galaxies (z < 0.06) from the Galaxy And Mass Assembly survey to test the feasibility of using automated algorithms to classify galaxies. Using 10 features measured for each galaxy (sizes, colours, shape parameters, and stellar mass), we apply the techniques of Support Vector Machines, Classification Trees, Classification Trees with Random Forest (CTRF) and Neural Networks, and returning True Prediction Ratios (TPRs) of 75.8 per cent, 69.0 per cent, 76.2 per cent, and 76.0 per cent, respectively. Those occasions whereby all four algorithms agree with each other yet disagree with the visual classification ('unanimous disagreement') serves as a potential indicator of human error in classification, occurring in ~ 9 per cent of ellipticals, ~ 9 per cent of little blue spheroids, ~ 14 per cent of early-type spirals, ~ 21 per cent of intermediate-type spirals, and ~ 4 per cent of late-type spirals and irregulars. We observe that the choice of parameters rather than that of algorithms is more crucial in determining classification accuracy. Due to its simplicity in formulation and implementation, we recommend the CTRF algorithm for classifying future galaxy data sets. Adopting the CTRF algorithm, the TPRs of the five galaxy types are: E, 70.1 per cent; LBS, 75.6 per cent; S0-Sa, 63.6 per cent; Sab-Scd, 56.4 per cent, and Sd-Irr, 88.9 per cent. Further, we train a binary classifier using this CTRF algorithm that divides galaxies into spheroid-dominated (E, LBS, and S0-Sa) and disc-dominated (Sab-Scd and Sd-Irr), achieving an overall accuracy of 89.8 per cent. This translates into an accuracy of 84.9 per cent for spheroid-dominated systems and 92. 5 per cent for disc-dominated systems

Modeling the positioning of trichomes on the leaves of plants

A continuing and future challenge in plant science is the genetics of geometry [3]: the recovery of information about the dynamics of the genetic mechanisms by which plants control the development of various features of their geometry. Some representative publications dealing with such issues include: (i) the modelling of plant architecture using L- systems and rewriting [18], (ii) the genetic control of floral development [10, 4], and (iii) the positioning of the trichomes (hairs) on the leaves of plants such as Arabidopsis thaliana [25, 23]. It is the positioning of trichomes which is examined in this chapter. The use of reaction- diffusion models is compared with cellular signalling and switching models. It is concluded that, in performing simulations to understand the dynamics of the mechanisms that control pattern formation in plants, it is necessary to work with a cellular model of the plant organ being studied in order to improve on current understanding about how the genetics controls the signalling and switching between cells to produce the observed patterns

Виявлення стенозу у внутрішніх сонних і хребетних артеріях із застосуванням діаметрів, оцінених за даними магнітно-резонансної томографії

Background. Magnetic resonance imaging (MRI) offers the opportunity to quantify the vessel diameters in vivo. This technique can have a breakthrough impact on the evaluation, risk stratification and therapeutical planning in hemodynamic-related pathologies, e.g., arterial stenosis. However, its applicability in clinics is limi­ted due to the complex post-processing required to extract the information and the difficulty to synthesize the obtained data into clinical useful parameters.Objective. In this work, we use the vessel diameter distribution along its central line obtained with the use of MRI technology in order to detect the existence of stenosis in internal carotid arteries (ICA) and vertebral arteries (VA) with the minimal amount of False Negative predictions and to estimate the efficiency of therapy.Methods. Special normalized and smoothed characteristics will be used to develop the stenosis detection criteria which can be used for every artery separately and for both vessels simultaneously. Linear and non-linear characteristics were used to increase the reliability of diagnostics. Study is based on the Receiver Operating Characteristics (ROC) and optimization methods. Real diameter data of 10 patients (80 data sets) were used.Results. To detect stenosis, three different criteria have been proposed, based on the optimal smoothing parameters of vessel diameter distributions and the corresponding threshold values for linear and nonlinear characteristics. The use of the developed criteria allows increasing the reliability of stenosis detection.Conclusions. Different linear, non-linear, smoothed and non-smoothed parameters and ROC were applied to detect stenosis in internal carotid and vertebral arteries. It was shown that smoothed data are necessary for VA and the criterion applicable both for VA and ICA. For ICA it is possible to use initial (unsmoothed) data. Only one False Positive case was detected for every artery. Results of application of proposed criteria are presented, tested and discussed. For VA it is possible to use criteria 1 and 2 and smoothed normalized diameter data. For ICA criterion 2 can be recommended to detect long enough narrowing areas. To detect short zones of stenosis in ICA, the criterion 3 is useful, since it uses the non-smoothed diameter data.Проблематика. Магнитно-резонансная томография (МРТ) дает возможность количественно определить диаметры сосудов in vivo. Этот метод может оказать прорывное влияние на оценку, стратификацию риска и терапевтическое планирование при гемодинамических патологиях, например при артериальном стенозе. Однако его применимость в клиниках ограничена из-за сложной постобработки, необходимой для извлечения информации, и сложности с синтезом полученных данных в клинически полезные параметры.Цель. Мы используем распределение диаметра сосуда вдоль ее центральной линии, полученное с использованием технологии МРТ, чтобы обнаружить наличие стеноза во внутренних сонных артериях (IСА) и позвоночных артериях (VA) с минимальным количеством ложных отрицательных прогнозов и оценить эффективность терапии.Методика реализации. Специальные нормализованные и сглаженные характеристики будут использоваться для разработки критериев обнаружения стеноза, которые можно использовать для каждой артерии отдельно и для обоих сосудов одновременно. Линейные и нелинейные характеристики были использованы для повышения достоверности прогнозов. Исследование основано на эксплуатационных характеристиках приемника (ROC) и методах оптимизации. Использовались данные реального диаметра артерий для 10 пациентов (80 наборов данных).Результаты. Для выявления стеноза были предложены три различных критерия, основанные на оптимальных параметрах сглаживания распределений диаметра сосудов и соответствующих пороговых значениях для линейных и нелинейных характеристик. Использование разработанных критериев позволяет повысить надежность выявления стеноза.Выводы. Различные линейные, нелинейные, сглаженные и несглаженные параметры и ROC были использованы для обнаружения стеноза во внутренних сонных и позвоночных артериях. Было показано, что сглаженные данные необходимы для VA и критерия, применимого как для VА, так и для IСА. Для ICA можно использовать исходные (несглаженные) данные. Только один ложноположительный случай был обнаружен для каждой артерии. Представлены, апробированы и обсуждены результаты применения предложенных критериев. Для VA можно использовать критерии 1 и 2 и сглаженные данные нормализованного диаметра. Для ICA критерий 2 можно рекомендовать для обнаружения достаточно длинных сужающихся участков. Для выявления коротких зон стеноза в IСА полезен критерий 3, поскольку в нем используются несглаженные данные диаметра.Проблематика. Магнітно-резонансна томографія (МРТ) дає можливість визначити діаметр судин in vivo. Ця методика може мати проривний вплив на оцінку, стратифікацію ризику і терапевтичне планування при гемодинамічних патологіях, наприклад при артеріальному стенозі. Однак його клінічне застосування обмежене через складну постобробку, необхідну для витягу інформації, та труднощі синтезу отриманих даних у клінічно корисні параметри.Мета. Ми використовуємо розподіл діаметра судини вздовж її центральної лінії, отриманий із застосуванням технології МРТ, щоб виявити наявність стенозу у внутрішніх сонних (ICA) і хребетних (VA) артеріях з мінімальною кількістю помилкових негативних прогнозів та оцінити ефективність терапії.Методика реалізації. Спеціальні нормовані та згладжені характеристики застосовано для розробки критеріїв виявлення стенозу, які можна використовувати для кожної артерії окремо і для обох судин одночасно. Для підвищення достовірності діагностики використовували лінійні та нелінійні характеристики. Дослідження базується на робочих характеристиках приймача (ROC) і методах оптимізації. Було використано дані про фактичний діаметр судин 10 пацієнтів (80 наборів даних).Результати. Для виявлення стенозу запропоновано три різних критерії, що базуються на оптимальних параметрах згладжування розподілів діаметра судин і відповідних порогових значеннях для лінійних та нелінійних характеристик. Використання розроблених критеріїв дає змогу підвищити надійність виявлення стенозу.Висновки. Для виявлення стенозу у внутрішніх сонних і хребетних артеріях застосовувались різні лінійні, нелінійні, згладжені й незгладжені параметри та ROC. Було показано, що згладжені дані необхідні для VA і критерію, застосовного як для VA, так і для ICA. Для ICA можна використовувати початкові (незгладжені) дані. Виявлено лише один хибний позитивний випадок для кожної артерії. Представлено, перевірено та обговорено результати застосування запропонованих критеріїв. Для VA можна використовувати критерії 1 і 2 і згладжувати дані нормалізованого діаметра. Для ICA критерій 2 можна рекомендувати для виявлення досить довгих зон звуження. Для виявлення коротких зон стенозу в ICA корисний критерій 3, оскільки він використовує дані незгладженого діаметра