Detecting the cosmological recombination signal from space

Spectral distortions of the CMB have recently experienced an increased interest. One of the inevitable distortion signals of our cosmological concordance model is created by the cosmological recombination process, just a little before photons last scatter at redshift $z\simeq 1100$. These cosmological recombination lines, emitted by the hydrogen and helium plasma, should still be observable as tiny deviation from the CMB blackbody spectrum in the cm--dm spectral bands. In this paper, we present a forecast for the detectability of the recombination signal with future satellite experiments. We argue that serious consideration for future CMB experiments in space should be given to probing spectral distortions and, in particular, the recombination line signals. The cosmological recombination radiation not only allows determination of standard cosmological parameters, but also provides a direct observational confirmation for one of the key ingredients of our cosmological model: the cosmological recombination history. We show that, with present technology, such experiments are futuristic but feasible. The potential rewards won by opening this new window to the very early universe could be considerable.Comment: 12 pages, 6 figures. Comments welcom

The production of knowledge in Canada : consolidation and diversification

The Canadian innovation system is composed of four main sectors: university, hospital, government, and industry. This paper analyzes each sector’s strengths and weaknesses in terms of its scientific production. It is shown that Canadian science is increasingly produced in international collaboration and that all sectors are collaborating increasingly with each other.Le système d'innovation canadien est compose de quatre principaux secteurs : universitaire, hospitalier, gouvernemental et industriel. Cet article analyse les forces et les faiblesses de chaque secteur en tenant compte de la production scientifique. Les auteurs montrent que la science canadienne est de plus en plus le produit d'une collaboration internationale et que tous les secteurs collaborent de plus en plus entre eux

Impact des niveaux de B-hydroxybutyrate sur la productivité des chèvres laitières

L’augmentation du β-hydroxybutyrate (BHB) est un changement biochimique que l’on retrouve lors de toxémie de gestation, une maladie d’importance chez la chèvre laitière. L’hypercétonémie n’ayant pas été définie chez la chèvre laitière, les objectifs de cette étude étaient de définir l’hypercétonémie pré-partum en utilisant les valeurs de BHB sanguin obtenues à la ferme à l’aide d’un appareil portatif (Precision Xtra®) permettant de prédire de façon optimale le risque de développer la maladie ou le risque de mortalité lors du dernier mois de gestation. L’appareil a préalablement été validé pour son utilisation chez la chèvre (n = 114) à la ferme (n = 3) et a démontré une excellente corrélation (r² = 0,95) avec l’analyse standard en laboratoire. Un total de 1081 chèvres gestantes provenant de 10 élevages commerciaux du Québec (Canada) ont été prélevées hebdomadairement durant les 5 dernières semaines de gestation. Nos résultats ont montré qu’il est possible de définir l’hypercétonémie pré-partum en mesurant le risque de développer la toxémie de gestation et le risque de mortalité lors du dernier mois de gestation en utilisant les valeurs de cétonémie à la ferme. Les seuils établis varient entre 0,4 et 0,9 mmol/L lors des 5 dernières semaines de gestation pour la toxémie de gestation et entre 0,6 et 1,4 mmol/L pour le risque de mortalité. La 4e semaine pré-partum est la semaine permettant le mieux d’évaluer le risque de toxémie de gestation et de mortalité associé à l’hypercétonémie. Ces valeurs permettront un diagnostic précoce de la maladie.Increase of β-hydroxybutyrate (BHBA) in blood is often associated with goats suffering from pregnancy toxemia (PT), an important disease of this specie. Considering there was no clear definition of hyperketonemia in dairy goat, the objectives of this study was to define pre-partum hyperketonemia in dairy goats using optimal blood BHBA value sampled on farm using a hand-held meter (Precision Xtra®) to indentify goats at greater risk of PT or dying during the last month of pregnancy. The hand-held meter was previously validated in dairy goats (n = 114) on farm (n = 3) and showed an excellent accuracy for measuring blood BHBA (r2 = 0.95). The main study was conducted in 1081 dairy goats from 10 commercial herds in Québec (Canada). All pregnant goats were blood sampled weekly during the last five weeks of pregnancy. Blood was analyzed directly on farm for BHBA quantification using Precision Xtra® meter. Our result showed that it is possible to define pre-partum hyperketonemia using the risk of developing PT and mortality risk during the last month of pregnancy based of BHBA value on farm. The BHBA cutoffs retained varied from ≥ 0.4 to ≥ 0.9 mmol/L during the last five weeks prepartum when hyperketonemia definition was based on PT and ≥ 0.6 to ≥ 1.4 mmol/L when based on mortality. It was also demonstrated that hyperketonemic goats at 4th week before kidding had the highest odds of subsequent PT and mortality. An early diagnosis of the disease is now possible using BHBA values

SKCS-A Separable Kernel Family with Compact Support to improve visual segmentation of handwritten data

Extraction of pertinent data from noisy gray level document images with various and complex backgrounds such as mail envelopes, bank checks, business forms, etc... remains a challenging problem in character recognition applications. It depends on the quality of the character segmentation process. Over the last few decades, mathematical tools have been developed for this purpose. Several authors show that the Gaussian kernel is unique and offers many beneficial properties. In their recent work Remaki and Cheriet proposed a new kernel family with compact supports (KCS) in scale space that achieved good performance in extracting data information with regard to the Gaussian kernel. In this paper, we focus in further improving the KCS efficiency by proposing a new separable version of kernel family namely (SKCS). This new kernel has also a compact support and preserves the most important properties of the Gaussian kernel in order to perform image segmentation efficiently and to make the recognizer task particularly easier. A practical comparison is established between results obtained by using the KCS and the SKCS operators. Our comparison is based on the information loss and the gain in time processing. Experiments, on real life data, for extracting handwritten data, from noisy gray level images, show promising performance of the SKCS kernel, especially in reducing drastically the processing time with regard to the KCS

Prétraitements adaptatifs des radiographies pour la segmentation des pédicules sur la vue postero-antérieure de patients atteints de scoliose idiopathique adolescente

Les images radiographiques sont utilisées depuis près d'un siècle pour aider les praticiens dans leur diagnostique. Depuis quelques décennies, l'utilisation d'ordinateurs a permis d'offrir de nouveaux outils de visualisation du corps humain, notamment avec l'imagerie 3D. A l'hôpital Sainte-Jusfine, les radiographies de patients atteints de scoliose idiopathique sont utilisées pour reconstmire leur colonne vertébrale en trois dimensions. Ceci permettant de mieux comprendre les déformations dues à cette pathologie mais aussi afin de poser un diagnostic plus précis pour chaque patient. Cependant, les radiographies sont des images fortement dégradées. Ces dégradations influencent la qualité de la reconstruction. Le but principal de cette thèse fut de développer des outils de prétraitements adaptés aux radiographies afin de réduire l'influence du bmit et du flou dus au modèle d'acquisition de ces images. Nous nous sommes dans un premier temps intéressés aux caractéristiques du bmit afin de mieux le comprendre et de mieux le modéliser. Ainsi les radiographies sont des données hétéroscédastiques, c'est-à-dire que la variance du bmit en un pixel donné dépend de son niveau de gris. A partir de cette demière caractéristique, nous avons étendu le filtre à moyennes non locales aux radiographies. Ce faisant, le paramètre de régularisation est ajusté en chaque pixel automafiquement en fonction des stmctures locales de l'image. Nous avons aussi introduit une régression robuste qui permet d'augmenter le pouvoir de débmitage du modèle. Le modèle de débmitage que nous avons développé est ainsi automatique et bien adapté aux images radiographiques. Nous nous sommes ensuite intéressés au rehaussement des radiographies. Nous avons choisi d'utiliser une approche par EDP (Équation aux dérivées partielles). Ces dernières permettent de rehausser les contours d'une image. Les récentes EDPs utilisent un tenseur structurel linéaire afin d'estimer le gradient de l'image dans le bmit; Nous avons proposés dans cette thèse un nouveau tenseur stmcturel, le TSMNL (le Tenseur Stucturel â moyennes Non Locales) basé sur les caractéristiques non locales des dérivatives de l'image pour foumir une estimafion robuste du gradient. Le TSMNL est aussi aisément étendu aux images hétéroscédastiques et donc aux images radiographiques. Nous nous sommes intéressés à deux EDPs de rehaussement, la diffusion anisotrope et le filtre de choc, nous présentons des résultats sur des images natturelles et sur des radiographies. Afin d'évaluer l'impact du filtrage sur les traitements postérieurs des images, nous nous sommes intéressés à la segmentation des pédicules. Ces demiers objets sont deux structures tabulaires prolongeant la "marge" latérale postérieure du corps vertébral. Ceux-ci peuvent être identifiés sur deux vues radiographiques et être utilisés comme repères anatomiques pour la reconstmction 3D. Parce que les pédicules apparaissent sur des images fortement bmitées comme étant de petits objets faiblement contrastés, ils sont difficilement identifiables. Il est donc difficile de réaliser une segmentation directement sur ces images. Nous avons donc dans un premier temps, construit une table de probabilités sur laquelle il est plus aisé de le faire. Nous avons ensuite développé un modèle de segmentation mulfi-échelle ("grossier à fin") à partir d'un modèle simple de contour actif La table permet d'avoir la même initialisation des paramètres du contour actif pour tous les pédicules. A la première échelle, une première forme grossière du pédicule est extraite. Cette forme est transmise à l'échelle suivante par l'intermédiaire d'une force contraignant le contour actif de rester proche de la forme grossière du pédicule. Pour valider la fiabilité de notre segmentation, nous avons validé notre algorithme de segmentation de pédicules sur 38 radiographies. Le taux de segmentation est de 81.1%. Les résultats ont été comparés avec grande satisfaction avec la segmentation manuelle d'un expert

Channel estimation strategy for LPWA transmission at low SNR: application to Turbo-FSK

International audienceTurbo Frequency Shift Keying has been considered as a promising physical layer for low power wide-area network connectivity. Because of its constant envelope amplitude and the efficiency of its iterative receiver performance close to Shannon's limit can be achieved. However, results published so far in the literature for the waveform have assumed perfect channel estimation or Signal-to-noise (SNR) levels that are higher than the SNR levels considered for these applications. This paper analyzes a channel estimation strategy based on a specifically adapted pilot sequence. Simulations have been performed to evaluate the performance of the proposed approach. Performance loss induced by imperfect channel estimation algorithms is estimated

Turbo-FSK : une nouvelle technique de communication montante pour les réseaux longue portée basse consommation

National audienceThe Internet of Things aims to connect several billions of devices. Terminals are expected to be low cost, low power, and to be able to achieve successful communication at long range. While current Machine-to-Machine technologies tend to use spreading factors to meet the required specifications, we propose a more sophisticated use of redundant waveforms in a scheme called Turbo-FSK. This scheme involves Frequency-Shift-Keying (FSK) modulation at the transmission, and a turbo-decoding dedicated to the FSK waveforms at the receiver. Highly robust communication is achieved with a mere transmitter, as complexity is deported on the receiver side. Results are compared to common modulations using spreading factors, showing a significant gain in performance is achieved even with small packet sizes.L'internet des objets a pour vocation de connecter des milliards de terminaux entre eux. Ces derniers doivent être bon marché, économes en énergie, et capables de communiquer même à très longue portée. Alors que les technologies actuelles de communications machine-to-machine ont tendance à utiliser les techniques de répétition ou d'étalement afin de répondre aux contraintes notamment en termes de sensibilité, ce papier propose une utilisation plus sophistiquée de la répétition dans une technique dénommée Turbo-FSK. Cette dernière implique l'utilisation d'une modulation orthogonale de fréquence FSK et d'un turbo décodage spécifique aux formes d'onde FSK au niveau du récepteur. On montre alors qu'une communication robuste est possible même avec un émetteur très simple, la complexité étant déportée au niveau du récepteur. Les résultats de simulations sont comparés à des techniques de références, dont celles utilisant la répétition, démontrant qu'un gain significatif est obtenu même avec des petites tailles de paquets

Detecting the cosmological recombination signal from space

Spectral distortions of the cosmic microwave background (CMB) have recently experienced an increased interest. One of the inevitable distortion signals of our cosmological concordance model is created by the cosmological recombination process, just a little before photons last scatter at redshift z ≃ 1100. These cosmological recombination lines, emitted by the hydrogen and helium plasma, should still be observable as tiny deviation from the CMB blackbody spectrum in the cm-dm spectral bands. In this paper, we present a forecast for the detectability of the recombination signal with future satellite experiments. We argue that serious consideration for future CMB experiments in space should be given to probing spectral distortions and, in particular, the recombination line signals. The cosmological recombination radiation not only allows determination of standard cosmological parameters, but also provides a direct observational confirmation for one of the key ingredients of our cosmological model: the cosmological recombination history. We show that, with present technology, such experiments are futuristic but feasible. The potential rewards won by opening this new window to the very early universe could be considerabl

Going deeper with brain morphometry using neural networks

Brain morphometry from magnetic resonance imaging (MRI) is a consolidated biomarker for many neurodegenerative diseases. Recent advances in this domain indicate that deep convolutional neural networks can infer morphometric measurements within a few seconds. Nevertheless, the accuracy of the devised model for insightful bio-markers (mean curvature and thickness) remains unsatisfactory. In this paper, we propose a more accurate and efficient neural network model for brain morphometry named HerstonNet. More specifically, we develop a 3D ResNet-based neural network to learn rich features directly from MRI, design a multi-scale regression scheme by predicting morphometric measures at feature maps of different resolutions, and leverage a robust optimization method to avoid poor quality minima and reduce the prediction variance. As a result, HerstonNet improves the existing approach by 24.30% in terms of intraclass correlation coefficient (agreement measure) to FreeSurfer silver-standards while maintaining a competitive run-time