Tooth Reduction Guide Using Silicone Registration Material Along with Vacuum-Formed Thermoplastic Matrix

Adequate tooth reduction is a prerequisite for function, esthetics, and longevity of fixed restorations. A tooth reduction guide may be useful for establishing the proper angulation of the tooth and maximizing periodontal health and restorative success. This article describes a simple and versatile technique for an accurate evaluation of tooth reduction for fixed restorations by using a color-contrasting positive guide of a silicone occlusal registration material processed inside a vacuum-formed clear thermoplastic matrix.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/73355/1/j.1532-849X.2009.00506.x.pd

Granulopoiesis inhibition in acute inflammation: comparative studies in healthy and leukaemic mice

It was demonstrated previously that mice undergoing an inflammatory reaction induced by subcutaneous (SC) implantation of copper rods, produce humoral factors that initially enhance, but subsequently inhibit, diffusion chamber (DC) granulopoiesis. This provided evidence that granulopoiesis is under the control of both humoral stimulators and inhibitors. In order to test the granulopoietic regulatory mechanism in leukaemic mice, we investigated the regulatory role of granulopoietic humoral inhibitors during in vivo granulopoiesis. We noticed that mice suffering from acute myeloid leukaemia (AML) are unable to augment the production of these humoral inhibitory factors when acute inflammation is induced, since no change in DC cell content was observed with or without prior inflammation. Moreover, unlike healthy mice, the serum of leukaemic mice withdrawn during the inhibition phase of acute inflammation did not show any inhibitory activity toward granulocyte—monocyte (GM) colony growth in vitro. Our results also show that increased levels of normal humoral inhibitors do not influence the proliferation and/or differentiation of leukaemic cells implanted in diffusion chamber cultures

Handwritten Music Recognition for Mensural notation with convolutional recurrent neural networks

[EN] Optical Music Recognition is the technology that allows computers to read music notation, which is also referred to as Handwritten Music Recognition when it is applied over handwritten notation. This technology aims at efficiently transcribing written music into a representation that can be further processed by a computer. This is of special interest to transcribe the large amount of music written in early notations, such as the Mensural notation, since they represent largely unexplored heritage for the musicological community. Traditional approaches to this problem are based on complex strategies with many explicit rules that only work for one particular type of manuscript. Machine learning approaches offer the promise of generalizable solutions, based on learning from just labelled examples. However, previous research has not achieved sufficiently acceptable results for handwritten Mensural notation. In this work we propose the use of deep neural networks, namely convolutional recurrent neural networks, which have proved effective in other similar domains such as handwritten text recognition. Our experimental results achieve, for the first time, recognition results that can be considered effective for transcribing handwritten Mensural notation, decreasing the symbol-level error rate of previous approaches from 25.7% to 7.0%. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.First author thanks the support from the Spanish Ministry "HISPAMUS" project (TIN2017-86576-R), partially funded by the EU. The other authors were supported by the European Union's H2020 grant "Recognition and Enrichment of Archival Documents" (Ref. 674943), by the BBVA Foundacion through the 2017-2018 and 2018-2019 Digital Humanities research grants "Carabela" and "HistWeather - Dos Siglos de Datos Cilmaticos", and by EU JPICH project "HOME - History Of Medieval Europe"(Spanish PEICTI Ref. PCI2018-093122).Calvo-Zaragoza, J.; Toselli, AH.; Vidal, E. (2019). Handwritten Music Recognition for Mensural notation with convolutional recurrent neural networks. Pattern Recognition Letters. 128:115-121. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2019.08.021S11512112

Réseaux de Neurones Profonds pour la Reconnaissance de Texte Manucrit à Large Vocabulaire

The automatic transcription of text in handwritten documents has many applications, from automatic document processing, to indexing and document understanding. One of the most popular approaches nowadays consists in scanning the text line image with a sliding window, from which features are extracted, and modeled by Hidden Markov Models (HMMs). Associated with neural networks, such as Multi-Layer Perceptrons (MLPs) or Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LSTM-RNNs), and with a language model, these models yield good transcriptions. On the other hand, in many machine learning applications, including speech recognition and computer vision, deep neural networks consisting of several hidden layers recently produced a significant reduction of error rates. In this thesis, we have conducted a thorough study of different aspects of optical models based on deep neural networks in the hybrid neural network / HMM scheme, in order to better understand and evaluate their relative importance. First, we show that deep neural networks produce consistent and significant improvements over networks with one or two hidden layers, independently of the kind of neural network, MLP or RNN, and of input, handcrafted features or pixels. Then, we show that deep neural networks with pixel inputs compete with those using handcrafted features, and that depth plays an important role in the reduction of the performance gap between the two kinds of inputs, supporting the idea that deep neural networks effectively build hierarchical and relevant representations of their inputs, and that features are automatically learnt on the way. Despite the dominance of LSTM-RNNs in the recent literature of handwriting recognition, we show that deep MLPs achieve comparable results. Moreover, we evaluated different training criteria. With sequence-discriminative training, we report similar improvements for MLP/HMMs as those observed in speech recognition. We also show how the Connectionist Temporal Classification framework is especially suited to RNNs. Finally, the novel dropout technique to regularize neural networks was recently applied to LSTM-RNNs. We tested its effect at different positions in LSTM-RNNs, thus extending previous works, and we show that its relative position to the recurrent connections is important. We conducted the experiments on three public databases, representing two languages (English and French) and two epochs, using different kinds of neural network inputs: handcrafted features and pixels. We validated our approach by taking part to the HTRtS contest in 2014. The results of the final systems presented in this thesis, namely MLPs and RNNs, with handcrafted feature or pixel inputs, are comparable to the state-of-the-art on Rimes and IAM. Moreover, the combination of these systems outperformed all published results on the considered databases.La transcription automatique du texte dans les documents manuscrits a de nombreuses applications, allant du traitement automatique des documents à leur indexation ou leur compréhension. L'une des approches les plus populaires de nos jours consiste à parcourir l'image d'une ligne de texte avec une fenêtre glissante, de laquelle un certain nombre de caractéristiques sont extraites, et modélisées par des Modèles de Markov Cachés (MMC). Quand ils sont associés à des réseaux de neurones, comme des Perceptrons Multi-Couches (PMC) ou Réseaux de Neurones Récurrents de type Longue Mémoire à Court Terme (RNR-LMCT), et à un modèle de langue, ces modèles produisent de bonnes transcriptions. D'autre part, dans de nombreuses applications d'apprentissage automatique, telles que la reconnaissance de la parole ou d'images, des réseaux de neurones profonds, comportant plusieurs couches cachées, ont récemment permis une réduction significative des taux d'erreur.Dans cette thèse, nous menons une étude poussée de différents aspects de modèles optiques basés sur des réseaux de neurones profonds dans le cadre de systèmes hybrides réseaux de neurones / MMC, dans le but de mieux comprendre et évaluer leur importance relative. Dans un premier temps, nous montrons que des réseaux de neurones profonds apportent des améliorations cohérentes et significatives par rapport à des réseaux ne comportant qu'une ou deux couches cachées, et ce quel que soit le type de réseau étudié, PMC ou RNR, et d'entrée du réseau, caractéristiques ou pixels. Nous montrons également que les réseaux de neurones utilisant les pixels directement ont des performances comparables à ceux utilisant des caractéristiques de plus haut niveau, et que la profondeur des réseaux est un élément important de la réduction de l'écart de performance entre ces deux types d'entrées, confirmant la théorie selon laquelle les réseaux profonds calculent des représentations pertinantes, de complexités croissantes, de leurs entrées, en apprenant les caractéristiques de façon automatique. Malgré la domination flagrante des RNR-LMCT dans les publications récentes en reconnaissance d'écriture manuscrite, nous montrons que des PMCs profonds atteignent des performances comparables. De plus, nous avons évalué plusieurs critères d'entrainement des réseaux. Avec un entrainement discriminant de séquences, nous reportons, pour des systèmes PMC/MMC, des améliorations comparables à celles observées en reconnaissance de la parole. Nous montrons également que la méthode de Classification Temporelle Connexionniste est particulièrement adaptée aux RNRs. Enfin, la technique du dropout a récemment été appliquée aux RNR. Nous avons testé son effet à différentes positions relatives aux connexions récurrentes des RNRs, et nous montrons l'importance du choix de ces positions.Nous avons mené nos expériences sur trois bases de données publiques, qui représentent deux langues (l'anglais et le français), et deux époques, en utilisant plusieurs types d'entrées pour les réseaux de neurones : des caractéristiques prédéfinies, et les simples valeurs de pixels. Nous avons validé notre approche en participant à la compétition HTRtS en 2014, où nous avons obtenu la deuxième place. Les résultats des systèmes présentés dans cette thèse, avec les deux types de réseaux de neurones et d'entrées, sont comparables à l'état de l'art sur les bases Rimes et IAM, et leur combinaison dépasse les meilleurs résultats publiés sur les trois bases considérées

Le dieu de Monte-Cristo et de Jane Eyre. Un christianisme romantique sans Christ ?

Dans Le comte de Monte-Cristo (1845) et dans Jane Eyre (1847) — qui sont des romans populaires, ces véritables mass media du second romantisme —, s'il est beaucoup parlé de Dieu, on ne cite de part et d'autre que 17 fois Jésus-Christ. Or Alexandre Dumas (catholique) et Charlotte Brontë (anglicane) sont croyants. Certes ils n'échappent ni l'un ni l'autre à l'ambiance romantique : quelque déisme, du rousseauisme, un peu de panthéisme, une dose de gnose et un certain platonisme. Mais ils sont en somme chrétiens et respectueux de la plus grande partie du credo. Dans leurs livres, si la place de Jésus est discrète, si l'Ancien Testament se détache mieux que l'Evangile, le Christ n'est pas absent. Ce «marcionisme» à rebours contient, comme chez Marcion, une part de docétisme. Il s'y ajoute, dans l'œuvre de Charlotte Brontë, un refus du piétisme des Réveils. Il faut pourtant observer que l'occultation du Christ était déjà faite au XVIIIe siècle, et accomplie indépendamment du déisme. Sans doute constitue-t-elle une longue réaction, d'un siècle et davantage, contre l'excès de tension christique imposée aux fidèles par le XVIIe siècle.Bluche François. Le dieu de Monte-Cristo et de Jane Eyre. Un christianisme romantique sans Christ ?. In: Revue d'histoire et de philosophie religieuses, 59e année n°2,1979. pp. 161-186