MedShapeNet -- A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer Vision

Prior to the deep learning era, shape was commonly used to describe the objects. Nowadays, state-of-the-art (SOTA) algorithms in medical imaging are predominantly diverging from computer vision, where voxel grids, meshes, point clouds, and implicit surface models are used. This is seen from numerous shape-related publications in premier vision conferences as well as the growing popularity of ShapeNet (about 51,300 models) and Princeton ModelNet (127,915 models). For the medical domain, we present a large collection of anatomical shapes (e.g., bones, organs, vessels) and 3D models of surgical instrument, called MedShapeNet, created to facilitate the translation of data-driven vision algorithms to medical applications and to adapt SOTA vision algorithms to medical problems. As a unique feature, we directly model the majority of shapes on the imaging data of real patients. As of today, MedShapeNet includes 23 dataset with more than 100,000 shapes that are paired with annotations (ground truth). Our data is freely accessible via a web interface and a Python application programming interface (API) and can be used for discriminative, reconstructive, and variational benchmarks as well as various applications in virtual, augmented, or mixed reality, and 3D printing. Exemplary, we present use cases in the fields of classification of brain tumors, facial and skull reconstructions, multi-class anatomy completion, education, and 3D printing. In future, we will extend the data and improve the interfaces. The project pages are: https://medshapenet.ikim.nrw/ and https://github.com/Jianningli/medshapenet-feedbackComment: 16 page

Détection des évènements exceptionnels à partir des observations IASI

The IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) instruments aboard the Metop-A, -B and -C satellites have been measuring the infrared radiation (IR) emitted by the Earth-atmosphere system since 2006. Every day, several million spectra are recorded by IASI, which constitutes a large volume of data. One of the problems inherent to this amount of data is the search for extreme events. Indeed, it is possible to observe extreme events from level 2 data (L2), i.e. gas concentrations, but the retrieval is generally only possible under clear sky conditions. Moreover, it is difficult to search for these events from L2 data and to characterize them in real time. This thesis work addresses the need to implement an innovative detection algorithm to directly process the radiance spectra (level 1 data – L1C). An optimized method for the detection of extreme events has been developed from PCA (Principal Component Analysis) on IASI radiances, which allows both the compression of the data but also the reduction of instrumental noise. This method relies on the creation of a training database representative of the atmospheric variability, allowing to keep all the information during the compression/reconstruction of IASI radiances. However, extreme events are outside the normal atmospheric variability and will be ill-reconstructed. By taking into account the extreme values resulting from the ill-reconstructed IASI spectra, we can study the anomalous atmospheric signal. In order to allow a systematic, automatic and accurate analysis allowing the detection and characterization of anomalies, the analysis is performed on sets of radiance spectra observed during 3 min time steps (IASI granule). In addition, the characterization of absorbing trace species is performed using different thresholds and fine spectral indicators defined from radiative transfer simulations and spectroscopic database. This method called IASI-PCA-GE (GE for granule extrema) allows then to detect and characterize in quasi real time the atmospheric anomalies associated with extreme events such as fires, volcanic eruptions or anthropic pollution episodes. A first part of this thesis work consisted in analyzing different past extreme events documented during the IASI period. Then the IASI-PCA-GE method was applied to IASI data for several study cases and the results were compared with existing L2 data. Furthermore, extreme event archives of volcanic eruptions and fire episodes were generated from the results of this method, which was applied to the complete IASI-B time series (2013-2022). The method is able to detect the presence of numerous molecules and the comparison with the L2 data shows a good agreement between the two datasets. However, some limitations remain and are discussed. The method developed during this thesis can also be applied to future missions, such as the IASI-NG/Metop-SG mission and the MTG-IRS geostationary mission, which are scheduled to be launched in 2024.Les instruments IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage dans l'Infrarouge) à bord des satellites Metop-A, -B et -C mesurent le rayonnement infrarouge (IR) émis par le système Terre-atmosphère depuis 2006. Chaque jour plusieurs millions de spectres sont enregistrés par IASI, ce qui constitue un volume important de données. Une des problématiques inhérentes à cette quantité de données réside dans la recherche d’évènements extrêmes. En effet, il est possible d’observer des évènements extrêmes à partir des données chimiques de niveau 2 (L2), c’est-à-dire les concentrations de gaz mais l’inversion n’est généralement possible que pour des conditions de ciel clair. De plus il est difficile de rechercher ces évènements à partir des données L2 et de les caractériser en temps réel. Ce travail de thèse répond à la nécessité de mettre en place un algorithme de détection innovant et opérationnel afin de traiter directement les spectres de radiances (données de niveau 1 – L1C). Une méthode optimisée pour la détection d’évènements extrêmes a été développée à partir de la méthode d’analyse en composantes principales (ACP ou en anglais PCA pour principal component analysis) sur les luminances IASI qui permet à la fois la compression des données mais aussi la réduction du bruit instrumental. Cette méthode repose sur la création d’une base d’apprentissage représentative de la variabilité atmosphérique permettant alors de conserver toute l’information lors de la compression/reconstruction des luminances IASI. Les évènements extrêmes sortant de la variabilité atmosphérique normale sont caractérisés par une mauvaise reconstruction. En prenant en compte les valeurs extrêmes issues de la mauvaise reconstruction des spectres IASI on peut alors étudier le signal atmosphérique anormal. Les données IASI L1C étant disponibles toutes les 3 minutes sous forme de granule, il est naturel d’appliquer la méthode directement sur les granules IASI pour permettre une détection en temps réel. De plus, la caractérisation des espèces traces absorbantes est réalisée à partir de différentes combinaisons de raies intenses ou de bandes d’absorption (appelés « indicateurs » spectraux) qui ont été définies à partir de simulations de transfert radiatif et de bases de données spectroscopiques. Cette méthode de détection, appelée IASI-PCA-GE (GE pour granule extrema), permet alors de détecter en quasi temps réel les anomalies atmosphériques associées à des évènements extrêmes comme les feux, éruptions volcaniques ou les épisodes de pollution anthropique. Une première partie de ce travail de thèse a consisté à analyser différents événements extrêmes passés et documentés pendant la période IASI. Ensuite la méthode IASI-PCA-GE a été appliquée aux données IASI pour des plusieurs cas d’étude, et les résultats ont été comparés avec les données L2 existants. Par ailleurs, une archive d’événements extrêmes d’éruptions volcaniques et d’épisodes de feux a été générée à partir des résultats de cette méthode qui a été appliquée à la série temporelle IASI-B complète (2013-2022). La méthode est capable de détecter la présence de nombreuses molécules et la comparaison avec les données L2 montre un bon accord entre les deux jeux de données. Cependant certaines limitations subsistent et sont discutées. La méthode développée pendant cette thèse pourra par ailleurs être appliquée à des futures missions, telles que la mission IASI-NG/Metop-SG et la mission géostationnaire MTG-IRS dont les lancements sont prévus en 2024

Détection des évènements exceptionnels à partir des observations IASI

The IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) instruments aboard the Metop-A, -B and -C satellites have been measuring the infrared radiation (IR) emitted by the Earth-atmosphere system since 2006. Every day, several million spectra are recorded by IASI, which constitutes a large volume of data. One of the problems inherent to this amount of data is the search for extreme events. Indeed, it is possible to observe extreme events from level 2 data (L2), i.e. gas concentrations, but the retrieval is generally only possible under clear sky conditions. Moreover, it is difficult to search for these events from L2 data and to characterize them in real time. This thesis work addresses the need to implement an innovative detection algorithm to directly process the radiance spectra (level 1 data – L1C). An optimized method for the detection of extreme events has been developed from PCA (Principal Component Analysis) on IASI radiances, which allows both the compression of the data but also the reduction of instrumental noise. This method relies on the creation of a training database representative of the atmospheric variability, allowing to keep all the information during the compression/reconstruction of IASI radiances. However, extreme events are outside the normal atmospheric variability and will be ill-reconstructed. By taking into account the extreme values resulting from the ill-reconstructed IASI spectra, we can study the anomalous atmospheric signal. In order to allow a systematic, automatic and accurate analysis allowing the detection and characterization of anomalies, the analysis is performed on sets of radiance spectra observed during 3 min time steps (IASI granule). In addition, the characterization of absorbing trace species is performed using different thresholds and fine spectral indicators defined from radiative transfer simulations and spectroscopic database. This method called IASI-PCA-GE (GE for granule extrema) allows then to detect and characterize in quasi real time the atmospheric anomalies associated with extreme events such as fires, volcanic eruptions or anthropic pollution episodes. A first part of this thesis work consisted in analyzing different past extreme events documented during the IASI period. Then the IASI-PCA-GE method was applied to IASI data for several study cases and the results were compared with existing L2 data. Furthermore, extreme event archives of volcanic eruptions and fire episodes were generated from the results of this method, which was applied to the complete IASI-B time series (2013-2022). The method is able to detect the presence of numerous molecules and the comparison with the L2 data shows a good agreement between the two datasets. However, some limitations remain and are discussed. The method developed during this thesis can also be applied to future missions, such as the IASI-NG/Metop-SG mission and the MTG-IRS geostationary mission, which are scheduled to be launched in 2024.Les instruments IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage dans l'Infrarouge) à bord des satellites Metop-A, -B et -C mesurent le rayonnement infrarouge (IR) émis par le système Terre-atmosphère depuis 2006. Chaque jour plusieurs millions de spectres sont enregistrés par IASI, ce qui constitue un volume important de données. Une des problématiques inhérentes à cette quantité de données réside dans la recherche d’évènements extrêmes. En effet, il est possible d’observer des évènements extrêmes à partir des données chimiques de niveau 2 (L2), c’est-à-dire les concentrations de gaz mais l’inversion n’est généralement possible que pour des conditions de ciel clair. De plus il est difficile de rechercher ces évènements à partir des données L2 et de les caractériser en temps réel. Ce travail de thèse répond à la nécessité de mettre en place un algorithme de détection innovant et opérationnel afin de traiter directement les spectres de radiances (données de niveau 1 – L1C). Une méthode optimisée pour la détection d’évènements extrêmes a été développée à partir de la méthode d’analyse en composantes principales (ACP ou en anglais PCA pour principal component analysis) sur les luminances IASI qui permet à la fois la compression des données mais aussi la réduction du bruit instrumental. Cette méthode repose sur la création d’une base d’apprentissage représentative de la variabilité atmosphérique permettant alors de conserver toute l’information lors de la compression/reconstruction des luminances IASI. Les évènements extrêmes sortant de la variabilité atmosphérique normale sont caractérisés par une mauvaise reconstruction. En prenant en compte les valeurs extrêmes issues de la mauvaise reconstruction des spectres IASI on peut alors étudier le signal atmosphérique anormal. Les données IASI L1C étant disponibles toutes les 3 minutes sous forme de granule, il est naturel d’appliquer la méthode directement sur les granules IASI pour permettre une détection en temps réel. De plus, la caractérisation des espèces traces absorbantes est réalisée à partir de différentes combinaisons de raies intenses ou de bandes d’absorption (appelés « indicateurs » spectraux) qui ont été définies à partir de simulations de transfert radiatif et de bases de données spectroscopiques. Cette méthode de détection, appelée IASI-PCA-GE (GE pour granule extrema), permet alors de détecter en quasi temps réel les anomalies atmosphériques associées à des évènements extrêmes comme les feux, éruptions volcaniques ou les épisodes de pollution anthropique. Une première partie de ce travail de thèse a consisté à analyser différents événements extrêmes passés et documentés pendant la période IASI. Ensuite la méthode IASI-PCA-GE a été appliquée aux données IASI pour des plusieurs cas d’étude, et les résultats ont été comparés avec les données L2 existants. Par ailleurs, une archive d’événements extrêmes d’éruptions volcaniques et d’épisodes de feux a été générée à partir des résultats de cette méthode qui a été appliquée à la série temporelle IASI-B complète (2013-2022). La méthode est capable de détecter la présence de nombreuses molécules et la comparaison avec les données L2 montre un bon accord entre les deux jeux de données. Cependant certaines limitations subsistent et sont discutées. La méthode développée pendant cette thèse pourra par ailleurs être appliquée à des futures missions, telles que la mission IASI-NG/Metop-SG et la mission géostationnaire MTG-IRS dont les lancements sont prévus en 2024

Détection des évènements exceptionnels à partir des observations IASI

The IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) instruments aboard the Metop-A, -B and -C satellites have been measuring the infrared radiation (IR) emitted by the Earth-atmosphere system since 2006. Every day, several million spectra are recorded by IASI, which constitutes a large volume of data. One of the problems inherent to this amount of data is the search for extreme events. Indeed, it is possible to observe extreme events from level 2 data (L2), i.e. gas concentrations, but the retrieval is generally only possible under clear sky conditions. Moreover, it is difficult to search for these events from L2 data and to characterize them in real time. This thesis work addresses the need to implement an innovative detection algorithm to directly process the radiance spectra (level 1 data – L1C). An optimized method for the detection of extreme events has been developed from PCA (Principal Component Analysis) on IASI radiances, which allows both the compression of the data but also the reduction of instrumental noise. This method relies on the creation of a training database representative of the atmospheric variability, allowing to keep all the information during the compression/reconstruction of IASI radiances. However, extreme events are outside the normal atmospheric variability and will be ill-reconstructed. By taking into account the extreme values resulting from the ill-reconstructed IASI spectra, we can study the anomalous atmospheric signal. In order to allow a systematic, automatic and accurate analysis allowing the detection and characterization of anomalies, the analysis is performed on sets of radiance spectra observed during 3 min time steps (IASI granule). In addition, the characterization of absorbing trace species is performed using different thresholds and fine spectral indicators defined from radiative transfer simulations and spectroscopic database. This method called IASI-PCA-GE (GE for granule extrema) allows then to detect and characterize in quasi real time the atmospheric anomalies associated with extreme events such as fires, volcanic eruptions or anthropic pollution episodes. A first part of this thesis work consisted in analyzing different past extreme events documented during the IASI period. Then the IASI-PCA-GE method was applied to IASI data for several study cases and the results were compared with existing L2 data. Furthermore, extreme event archives of volcanic eruptions and fire episodes were generated from the results of this method, which was applied to the complete IASI-B time series (2013-2022). The method is able to detect the presence of numerous molecules and the comparison with the L2 data shows a good agreement between the two datasets. However, some limitations remain and are discussed. The method developed during this thesis can also be applied to future missions, such as the IASI-NG/Metop-SG mission and the MTG-IRS geostationary mission, which are scheduled to be launched in 2024.Les instruments IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage dans l'Infrarouge) à bord des satellites Metop-A, -B et -C mesurent le rayonnement infrarouge (IR) émis par le système Terre-atmosphère depuis 2006. Chaque jour plusieurs millions de spectres sont enregistrés par IASI, ce qui constitue un volume important de données. Une des problématiques inhérentes à cette quantité de données réside dans la recherche d’évènements extrêmes. En effet, il est possible d’observer des évènements extrêmes à partir des données chimiques de niveau 2 (L2), c’est-à-dire les concentrations de gaz mais l’inversion n’est généralement possible que pour des conditions de ciel clair. De plus il est difficile de rechercher ces évènements à partir des données L2 et de les caractériser en temps réel. Ce travail de thèse répond à la nécessité de mettre en place un algorithme de détection innovant et opérationnel afin de traiter directement les spectres de radiances (données de niveau 1 – L1C). Une méthode optimisée pour la détection d’évènements extrêmes a été développée à partir de la méthode d’analyse en composantes principales (ACP ou en anglais PCA pour principal component analysis) sur les luminances IASI qui permet à la fois la compression des données mais aussi la réduction du bruit instrumental. Cette méthode repose sur la création d’une base d’apprentissage représentative de la variabilité atmosphérique permettant alors de conserver toute l’information lors de la compression/reconstruction des luminances IASI. Les évènements extrêmes sortant de la variabilité atmosphérique normale sont caractérisés par une mauvaise reconstruction. En prenant en compte les valeurs extrêmes issues de la mauvaise reconstruction des spectres IASI on peut alors étudier le signal atmosphérique anormal. Les données IASI L1C étant disponibles toutes les 3 minutes sous forme de granule, il est naturel d’appliquer la méthode directement sur les granules IASI pour permettre une détection en temps réel. De plus, la caractérisation des espèces traces absorbantes est réalisée à partir de différentes combinaisons de raies intenses ou de bandes d’absorption (appelés « indicateurs » spectraux) qui ont été définies à partir de simulations de transfert radiatif et de bases de données spectroscopiques. Cette méthode de détection, appelée IASI-PCA-GE (GE pour granule extrema), permet alors de détecter en quasi temps réel les anomalies atmosphériques associées à des évènements extrêmes comme les feux, éruptions volcaniques ou les épisodes de pollution anthropique. Une première partie de ce travail de thèse a consisté à analyser différents événements extrêmes passés et documentés pendant la période IASI. Ensuite la méthode IASI-PCA-GE a été appliquée aux données IASI pour des plusieurs cas d’étude, et les résultats ont été comparés avec les données L2 existants. Par ailleurs, une archive d’événements extrêmes d’éruptions volcaniques et d’épisodes de feux a été générée à partir des résultats de cette méthode qui a été appliquée à la série temporelle IASI-B complète (2013-2022). La méthode est capable de détecter la présence de nombreuses molécules et la comparaison avec les données L2 montre un bon accord entre les deux jeux de données. Cependant certaines limitations subsistent et sont discutées. La méthode développée pendant cette thèse pourra par ailleurs être appliquée à des futures missions, telles que la mission IASI-NG/Metop-SG et la mission géostationnaire MTG-IRS dont les lancements sont prévus en 2024

Detection of exceptional events from IASI observations

Les instruments IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage dans l'Infrarouge) à bord des satellites Metop-A, -B et -C mesurent le rayonnement infrarouge (IR) émis par le système Terre-atmosphère depuis 2006. Chaque jour plusieurs millions de spectres sont enregistrés par IASI, ce qui constitue un volume important de données. Une des problématiques inhérentes à cette quantité de données réside dans la recherche d’évènements extrêmes. En effet, il est possible d’observer des évènements extrêmes à partir des données chimiques de niveau 2 (L2), c’est-à-dire les concentrations de gaz mais l’inversion n’est généralement possible que pour des conditions de ciel clair. De plus il est difficile de rechercher ces évènements à partir des données L2 et de les caractériser en temps réel. Ce travail de thèse répond à la nécessité de mettre en place un algorithme de détection innovant et opérationnel afin de traiter directement les spectres de radiances (données de niveau 1 – L1C). Une méthode optimisée pour la détection d’évènements extrêmes a été développée à partir de la méthode d’analyse en composantes principales (ACP ou en anglais PCA pour principal component analysis) sur les luminances IASI qui permet à la fois la compression des données mais aussi la réduction du bruit instrumental. Cette méthode repose sur la création d’une base d’apprentissage représentative de la variabilité atmosphérique permettant alors de conserver toute l’information lors de la compression/reconstruction des luminances IASI. Les évènements extrêmes sortant de la variabilité atmosphérique normale sont caractérisés par une mauvaise reconstruction. En prenant en compte les valeurs extrêmes issues de la mauvaise reconstruction des spectres IASI on peut alors étudier le signal atmosphérique anormal. Les données IASI L1C étant disponibles toutes les 3 minutes sous forme de granule, il est naturel d’appliquer la méthode directement sur les granules IASI pour permettre une détection en temps réel. De plus, la caractérisation des espèces traces absorbantes est réalisée à partir de différentes combinaisons de raies intenses ou de bandes d’absorption (appelés « indicateurs » spectraux) qui ont été définies à partir de simulations de transfert radiatif et de bases de données spectroscopiques. Cette méthode de détection, appelée IASI-PCA-GE (GE pour granule extrema), permet alors de détecter en quasi temps réel les anomalies atmosphériques associées à des évènements extrêmes comme les feux, éruptions volcaniques ou les épisodes de pollution anthropique. Une première partie de ce travail de thèse a consisté à analyser différents événements extrêmes passés et documentés pendant la période IASI. Ensuite la méthode IASI-PCA-GE a été appliquée aux données IASI pour des plusieurs cas d’étude, et les résultats ont été comparés avec les données L2 existants. Par ailleurs, une archive d’événements extrêmes d’éruptions volcaniques et d’épisodes de feux a été générée à partir des résultats de cette méthode qui a été appliquée à la série temporelle IASI-B complète (2013-2022). La méthode est capable de détecter la présence de nombreuses molécules et la comparaison avec les données L2 montre un bon accord entre les deux jeux de données. Cependant certaines limitations subsistent et sont discutées. La méthode développée pendant cette thèse pourra par ailleurs être appliquée à des futures missions, telles que la mission IASI-NG/Metop-SG et la mission géostationnaire MTG-IRS dont les lancements sont prévus en 2024.The IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) instruments aboard the Metop-A, -B and -C satellites have been measuring the infrared radiation (IR) emitted by the Earth-atmosphere system since 2006. Every day, several million spectra are recorded by IASI, which constitutes a large volume of data. One of the problems inherent to this amount of data is the search for extreme events. Indeed, it is possible to observe extreme events from level 2 data (L2), i.e. gas concentrations, but the retrieval is generally only possible under clear sky conditions. Moreover, it is difficult to search for these events from L2 data and to characterize them in real time. This thesis work addresses the need to implement an innovative detection algorithm to directly process the radiance spectra (level 1 data – L1C). An optimized method for the detection of extreme events has been developed from PCA (Principal Component Analysis) on IASI radiances, which allows both the compression of the data but also the reduction of instrumental noise. This method relies on the creation of a training database representative of the atmospheric variability, allowing to keep all the information during the compression/reconstruction of IASI radiances. However, extreme events are outside the normal atmospheric variability and will be ill-reconstructed. By taking into account the extreme values resulting from the ill-reconstructed IASI spectra, we can study the anomalous atmospheric signal. In order to allow a systematic, automatic and accurate analysis allowing the detection and characterization of anomalies, the analysis is performed on sets of radiance spectra observed during 3 min time steps (IASI granule). In addition, the characterization of absorbing trace species is performed using different thresholds and fine spectral indicators defined from radiative transfer simulations and spectroscopic database. This method called IASI-PCA-GE (GE for granule extrema) allows then to detect and characterize in quasi real time the atmospheric anomalies associated with extreme events such as fires, volcanic eruptions or anthropic pollution episodes. A first part of this thesis work consisted in analyzing different past extreme events documented during the IASI period. Then the IASI-PCA-GE method was applied to IASI data for several study cases and the results were compared with existing L2 data. Furthermore, extreme event archives of volcanic eruptions and fire episodes were generated from the results of this method, which was applied to the complete IASI-B time series (2013-2022). The method is able to detect the presence of numerous molecules and the comparison with the L2 data shows a good agreement between the two datasets. However, some limitations remain and are discussed. The method developed during this thesis can also be applied to future missions, such as the IASI-NG/Metop-SG mission and the MTG-IRS geostationary mission, which are scheduled to be launched in 2024

Soil and Aboveground Carbon Stocks in a Planted Tropical Mangrove Forest (Can Gio, Vietnam)

International audienceCan Gio mangrove is the largest mangrove forest in Vietnam, covering approximately 35,000 hectares. This forest was partially destroyed during the war, and restored between the late 1970s and the early 1990s. Currently, the Can Gio mangrove forest regenerates naturally, and presents a specific species zonation along the intertidal elevation gradient with Rhizophora apiculata trees dominating the inner forest, and Avicennia alba trees colonizing riverbanks at lower elevation. Mangroves are considered as having a key role in climate change mitigation, because of their capacity to store large quantities of carbon. Along with climate and tree species, the position in the intertidal zone affects mangrove carbon storage capacity. The objectives of this study were to determine the aboveground biomass, the quality and the quantity of the organic matter (OM) stored beneath each mangrove zone, as well as the soil physicochemical characteristics, that may influence soil OM. C stocks in the aboveground biomass increased landward, from 24.3 ± 5.1 Mg C/ha in the fringe A. alba zone to 118.8 ± 9.5 Mg C/ha in the R. apiculata zone. The specific zonation resulted in soil physicochemical gradients, with higher carbon content, lower pH, and lower redox values, from the mudflat to the inner forest. In addition, δ 13 C values and C/N ratio suggested a higher contribution of mangrove-derived OM in the inner forest compared to the fringe forest. Soil carbon stocks in the R. apiculata forest, down to one meter, represented almost three times the stock in the aboveground biomass. However, when considering only the upper soil, down to 40 cm depth, which was related to forest plantation as evidenced by δ 13 C values and C/N ratios, stocks in the soil and in the aboveground biomass were similar, and the carbon burial rate was lower than 1 Mg C/ha/yr

What IASI can tell about the exceptional Hunga Tonga eruption

info:eu-repo/semantics/nonPublishe

Principal Component Analysis of IASI measurements for the detection of extreme events: methodology and application to the detection of rare spectral signatures

International audienceWe have implemented and tested the feasibility and performances of a systematic and global processing of IASI L1 measurements based on the Principal Component Analysis (PCA) of the spectra, for the fast detection, identification and monitoring of atmospheric extreme events

Principal Component Analysis of IASI measurements for the detection of extreme events: methodology and application to the detection of rare spectral signatures

International audienceWe have implemented and tested the feasibility and performances of a systematic and global processing of IASI L1 measurements based on the Principal Component Analysis (PCA) of the spectra, for the fast detection, identification and monitoring of atmospheric extreme events

Mannitol protects hair cells against tumor necrosis factor α-induced loss

Mannitol has otoprotective effects against tumor necrosis factor (TNF) α-induced auditory hair cell (HC) loss. Mannitol has been demonstrated to possess cytoprotective effects in several organ systems. Its protective effect on postischemic hearing loss has also been shown. Mannitol's otoprotective mechanism and site of action are at present unknown. Organ of Corti (OC) explants were dissected from 3 day-old rat pups. The safety (nonototoxicity) of mannitol was assessed at 4 different concentrations (1-100 mM). Three experimental arms were designed including: a control group, TNFα group, and TNFα + mannitol group. Cell viability was determined by counts of fluorescein isothiocyanate (FITC) phalloidin stained HC. Immunofluorescence assay of phospho-c-Jun and the proapoptotic mediators, cleaved caspase-3, apoptosis inducing factor (AIF), and endonuclease G (Endo G) were performed. Analysis of HC density confirmed the safety of mannitol at concentration ranges of 1 to 100 mM. The ototoxic effect of TNFα was demonstrated (p < 0.05). The otoprotective effect of 100 mM mannitol in TNFα-challenged OC explants was also demonstrated (p < 0.001). Mannitol treatment reduced the high levels of phospho-c-Jun observed in the TNFα-challenged group. AIF cluster formation and EndoG translocation into the nuclei of HCs were also reduced by mannitol treatment. Mannitol significantly reduces the ototoxic effects of TNFα against auditory HC's potentially by inhibiting c-Jun N terminal kinase (JNK) activation pathway and AIF, EndoG nuclear translocation. This local otoprotective effect may have therapeutic implications in inner ear surgery, for example, cochlear implants, protection of residual hearing, as well as implications for postischemic inner ear insults