Vesselness via multiple scale orientation scores

The multi-scale Frangi vesselness filter is an established tool in (retinal) vascular imaging. However, it cannot cope with crossings or bifurcations, since it only looks for elongated structures. Therefore, we disentangle crossing structures in the image via (multiple scale) invertible orientation scores. The described vesselness filter via scale-orientation scores performs considerably better at enhancing vessels throughout crossings and bifurcations than the Frangi version. Both methods are evaluated on a public dataset. Performance is measured by comparing ground truth data to the segmentation results obtained by basic thresholding and morphological component analysis of the filtered images

ChebLieNet: Invariant Spectral Graph NNs Turned Equivariant by Riemannian Geometry on Lie Groups

We introduce ChebLieNet, a group-equivariant method on (anisotropic) manifolds. Surfing on the success of graph- and group-based neural networks, we take advantage of the recent developments in the geometric deep learning field to derive a new approach to exploit any anisotropies in data. Via discrete approximations of Lie groups, we develop a graph neural network made of anisotropic convolutional layers (Chebyshev convolutions), spatial pooling and unpooling layers, and global pooling layers. Group equivariance is achieved via equivariant and invariant operators on graphs with anisotropic left-invariant Riemannian distance-based affinities encoded on the edges. Thanks to its simple form, the Riemannian metric can model any anisotropies, both in the spatial and orientation domains. This control on anisotropies of the Riemannian metrics allows to balance equivariance (anisotropic metric) against invariance (isotropic metric) of the graph convolution layers. Hence we open the doors to a better understanding of anisotropic properties. Furthermore, we empirically prove the existence of (data-dependent) sweet spots for anisotropic parameters on CIFAR10. This crucial result is evidence of the benefice we could get by exploiting anisotropic properties in data. We also evaluate the scalability of this approach on STL10 (image data) and ClimateNet (spherical data), showing its remarkable adaptability to diverse tasks.Comment: submitted to NeurIPS'21, https://openreview.net/forum?id=WsfXFxqZXR

Geven van tijd: vrijwilligerswerk

In 2010 doet 41% van de Nederlandse bevolking vrijwilligerswerk. In vergelijking met voorgaande jaren laten de cijfers een vrij stabiel beeld zien. De vrijwilligers die actief zijn besteden gemiddeld ongeveer 19 uur per maand aan vrijwilligerswerk. Het aantal uur is ongeveer gelijk gebleven. Vrijwilligers zijn het vaakst actief in de sector sport (12%), gevolgd door religie en levensbeschouwing (7%), gezondheid, recreatie/hobby en scholen (elk 6%). Bestuurswerk en fondsenwerving zijn minder populaire taken onder vrijwilligers in 2010 dan in voorgaande jaren. Er is een stijging te zien van het aandeel van de vrijwilligers dat bezig is met vervoer bieden, training of scholing en verzorging, en een daling bij informatie of advies geven en persoonlijke raadgeving. Vrijwilligers zien vaak voordelen van hun vrijwilligersactiviteiten die liggen op het terrein van leren, waarden en zelfbevestiging. Minder vrijwilligers (34%) vinden dat vrijwilligerswerk een prettige afl eiding is van de eigen problemen en dat vrijwilligerswerk goed staat op het CV (32%). Vrijwilligers zijn wat vaker trots op hun vrijwilligerswerk dan twee jaar geleden. Vrijwilligerswerk wordt in Nederland vaker gedaan door hoger opgeleiden, door personen zonder betaald werk (vooral gepensioneerden), door kerkelijke mensen, vooral met een protestantse achtergrond, mensen met kinderen en door ouderen. De meeste vrijwilligers zijn gevraagd om actief te worden. Zij ervaren ook een grotere sociale druk om vrijwilligerswerk te doen dan niet-vrijwilligers. Daarnaast zijn Nederlanders vaker actief in het vrijwilligerswerk wanneer zij het belangrijker vinden om anderen te helpen. Nederlanders beginnen vaker aan vrijwilligerswerk wanneer ze hoger opgeleid zijn en een protestantse achtergrond hebben. Inwoners van grote steden en mensen die persoonlijk gevraagd worden om vrijwilligerswerk te doen stoppen minder vaak. Hoger opgeleiden stoppen even vaak als lager opgeleiden. Protestanten stoppen minder vaak met vrijwilligerswerk dan onkerkelijken. Een sterker gevoel van verantwoordelijkheid voor de samenleving als geheel vermindert eveneens de kans om te stoppen met vrijwilligerswerk

Curvature Based Biomarkers for Diabetic Retinopathy via Exponential Curve Fits in SE(2)

We propose a robust and fully automatic method for the analysis of vessel tortuosity. Our method does not rely on pre-segmentation of vessels, but instead acts directly on retinal image data. The method is based on theory of best-fit exponential curves in the roto-translation group SE(2). We lift 2D images to 3D functions called orientation scores by including an orientation dimension in the domain. In the extended domain of positions and orientations (identified with SE(2)) we study exponential curves, whose spatial projections have constant curvature. By locally fitting such curves to data in orientation scores, via our new iterative stabilizing refinement method, we are able to assign to each location a curvature and confidence value. These values are then used to define global tortuosity measures. The method is validated on synthetic and retinal images. We show that the tortuosity measures can serve as effective biomarkers for diabetes and different stages of diabetic retinopathy