Detecting Methane Plumes using PRISMA: Deep Learning Model and Data Augmentation

The new generation of hyperspectral imagers, such as PRISMA, has improved significantly our detection capability of methane (CH4) plumes from space at high spatial resolution (30m). We present here a complete framework to identify CH4 plumes using images from the PRISMA satellite mission and a deep learning model able to detect plumes over large areas. To compensate for the relative scarcity of PRISMA images, we trained our model by transposing high resolution plumes from Sentinel-2 to PRISMA. Our methodology thus avoids computationally expensive synthetic plume generation from Large Eddy Simulations by generating a broad and realistic training database, and paves the way for large-scale detection of methane plumes using future hyperspectral sensors (EnMAP, EMIT, CarbonMapper)

Multi-ancestry GWAS of the electrocardiographic PR interval identifies 202 loci underlying cardiac conduction

The electrocardiographic PR interval reflects atrioventricular conduction, and is associated with conduction abnormalities, pacemaker implantation, atrial fibrillation (AF), and cardiovascular mortality. Here we report a multi-ancestry (N=293,051) genome-wide association meta-analysis for the PR interval, discovering 202 loci of which 141 have not previously been reported. Variants at identified loci increase the percentage of heritability explained, from 33.5% to 62.6%. We observe enrichment for cardiac muscle developmental/contractile and cytoskeletal genes, highlighting key regulation processes for atrioventricular conduction. Additionally, 8 loci not previously reported harbor genes underlying inherited arrhythmic syndromes and/or cardiomyopathies suggesting a role for these genes in cardiovascular pathology in the general population. We show that polygenic predisposition to PR interval duration is an endophenotype for cardiovascular disease, including distal conduction disease, AF, and atrioventricular pre-excitation. These findings advance our understanding of the polygenic basis of cardiac conduction, and the genetic relationship between PR interval duration and cardiovascular disease. On the electrocardiogram, the PR interval reflects conduction from the atria to ventricles and also serves as risk indicator of cardiovascular morbidity and mortality. Here, the authors perform genome-wide meta-analyses for PR interval in multiple ancestries and identify 141 previously unreported genetic loci.Peer reviewe

Target genes, variants, tissues and transcriptional pathways influencing human serum urate levels.

Elevated serum urate levels cause gout and correlate with cardiometabolic diseases via poorly understood mechanisms. We performed a trans-ancestry genome-wide association study of serum urate in 457,690 individuals, identifying 183 loci (147 previously unknown) that improve the prediction of gout in an independent cohort of 334,880 individuals. Serum urate showed significant genetic correlations with many cardiometabolic traits, with genetic causality analyses supporting a substantial role for pleiotropy. Enrichment analysis, fine-mapping of urate-associated loci and colocalization with gene expression in 47 tissues implicated the kidney and liver as the main target organs and prioritized potentially causal genes and variants, including the transcriptional master regulators in the liver and kidney, HNF1A and HNF4A. Experimental validation showed that HNF4A transactivated the promoter of ABCG2, encoding a major urate transporter, in kidney cells, and that HNF4A p.Thr139Ile is a functional variant. Transcriptional coregulation within and across organs may be a general mechanism underlying the observed pleiotropy between urate and cardiometabolic traits.The Genotype-Tissue Expression (GTEx) Project was supported by the Common Fund of the Office of the Director of the National Institutes of Health, and by NCI, NHGRI, NHLBI, NIDA, NIMH, and NINDS. Variant annotation was supported by software resources provided via the Caché Campus program of the InterSystems GmbH to Alexander Teumer

Video denoising and applications

This thesis studies the problem of video denoising. In the first part we focus on patch-based video denoising methods. We study in details VBM3D, a popular video denoising method, to understand the mechanisms that made its success. We also present a real-time implementation on GPU of this method. We then study the impact of patch search in video denoising and in particular how searching for similar patches in the entire video, a global patch search, improves the denoising quality. Finally, we propose a novel causal and recursive method called NL-Kalman that produces very good temporal consistency.In the second part, we look at the newer trend of deep learning for image and video denoising. We present one of the first neural network architecture, using temporal self-similarity, competitive with state-of-the-art patch-based video denoising methods. We also show that deep learning offers new opportunities. In particular, it allows for denoising without knowing the noise model. We propose a framework that allows denoising of videos that have been through an unknown processing pipeline. We then look at the case of mosaicked data. In particular, we show that deep learning is undeniably superior to previous approaches for demosaicking. We also propose a novel training process for demosaicking without ground-truth based on multiple raw acquisition. This allows training for real case applications.   In the third part we present different applications taking advantage of mechanisms similar those studied for denoising. The first problem studied is anomaly detection. We show that this problem can be reduced to detecting anomalies in noise. We also look at forgery detection and in particular copy-paste forgeries. Just like for patch-based denoising, solving this problem requires searching for similar patches. For that, we do an in-depth study of PatchMatch and see how it can be used for detecting forgeries. We also present an efficient method based on sparse patch matching.Cette thèse est dédiée es débruitage vidéo. La première partie se concentre sur les méthodes de débruitage de vidéo à patches. Nous étudions en détail VBM3D, une méthode populaire de débruitage vidéo, pour comprendre les méchanismes qui ont fait son succès. Nous présentons aussi une implémentation temps-réel sur care graphique de cette méthode. Nous étudions ensuite l'impacte de la recherche de patches pour le débruitage vidéo et en particulier commen une recherche globale peut améliorer la qualité du débruitage. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode causale et récursive appelée NL-Kalman qui produit ne rès bonne consistance temporelle.Dans la deuxième partie, nous étudions les méthodes d'apprentissage pour le débruitage. Nous présentons l'une des toutes premières architecture de réseau qui est compétitive avec l'état de l'art. Nous montrons aussi que les méthodes basées sur l'apprentissage profond offrent de nouvelles opportunités. En particulier, il devient possible de débruiter sans connaître le modèle du bruit. Grâce à la méthode proposée, même les vidéos traitées par une chaîne de traitement inconnue peuvent être débruitées. Nous étudions aussi le cas de données mosaïquées. En particulier, nous montrons que les réseaux de neurones sont largement supérieurs aux méthodes précédentes. Nous proposons aussi une nouvelle méthode d'apprentissage pour démosaïckage sans avoir besoin de vérité terrain.Dans une troisième partie nous présentons différentes application aux techniques utilisées pour le débruitage. Le premier problème étudié est la détection d'anomalie. Nous montrons que ce problème peut être ramené à détecter des anomalies dans du bruit. Nous regardons aussi la détection de falsification et en particulier la détection de copié-collé. Tout comme le débruitage à patches, ce problème peut être résolu à l'aide d'une recherche de patches similaires. Pour cela, nous étudions en détail PatchMatch et l'utilisons pour détecter des falsifications. Nous présentons aussi une méthode basée sur une association de patches parcimonieuse

Débruitage vidéo et applications

Cette thèse est dédiée es débruitage vidéo. La première partie se concentre sur les méthodes de débruitage de vidéo à patches. Nous étudions en détail VBM3D, une méthode populaire de débruitage vidéo, pour comprendre les méchanismes qui ont fait son succès. Nous présentons aussi une implémentation temps-réel sur care graphique de cette méthode. Nous étudions ensuite l'impacte de la recherche de patches pour le débruitage vidéo et en particulier commen une recherche globale peut améliorer la qualité du débruitage. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode causale et récursive appelée NL-Kalman qui produit ne rès bonne consistance temporelle.Dans la deuxième partie, nous étudions les méthodes d'apprentissage pour le débruitage. Nous présentons l'une des toutes premières architecture de réseau qui est compétitive avec l'état de l'art. Nous montrons aussi que les méthodes basées sur l'apprentissage profond offrent de nouvelles opportunités. En particulier, il devient possible de débruiter sans connaître le modèle du bruit. Grâce à la méthode proposée, même les vidéos traitées par une chaîne de traitement inconnue peuvent être débruitées. Nous étudions aussi le cas de données mosaïquées. En particulier, nous montrons que les réseaux de neurones sont largement supérieurs aux méthodes précédentes. Nous proposons aussi une nouvelle méthode d'apprentissage pour démosaïckage sans avoir besoin de vérité terrain.Dans une troisième partie nous présentons différentes application aux techniques utilisées pour le débruitage. Le premier problème étudié est la détection d'anomalie. Nous montrons que ce problème peut être ramené à détecter des anomalies dans du bruit. Nous regardons aussi la détection de falsification et en particulier la détection de copié-collé. Tout comme le débruitage à patches, ce problème peut être résolu à l'aide d'une recherche de patches similaires. Pour cela, nous étudions en détail PatchMatch et l'utilisons pour détecter des falsifications. Nous présentons aussi une méthode basée sur une association de patches parcimonieuse.This thesis studies the problem of video denoising. In the first part we focus on patch-based video denoising methods. We study in details VBM3D, a popular video denoising method, to understand the mechanisms that made its success. We also present a real-time implementation on GPU of this method. We then study the impact of patch search in video denoising and in particular how searching for similar patches in the entire video, a global patch search, improves the denoising quality. Finally, we propose a novel causal and recursive method called NL-Kalman that produces very good temporal consistency.In the second part, we look at the newer trend of deep learning for image and video denoising. We present one of the first neural network architecture, using temporal self-similarity, competitive with state-of-the-art patch-based video denoising methods. We also show that deep learning offers new opportunities. In particular, it allows for denoising without knowing the noise model. We propose a framework that allows denoising of videos that have been through an unknown processing pipeline. We then look at the case of mosaicked data. In particular, we show that deep learning is undeniably superior to previous approaches for demosaicking. We also propose a novel training process for demosaicking without ground-truth based on multiple raw acquisition. This allows training for real case applications.   In the third part we present different applications taking advantage of mechanisms similar those studied for denoising. The first problem studied is anomaly detection. We show that this problem can be reduced to detecting anomalies in noise. We also look at forgery detection and in particular copy-paste forgeries. Just like for patch-based denoising, solving this problem requires searching for similar patches. For that, we do an in-depth study of PatchMatch and see how it can be used for detecting forgeries. We also present an efficient method based on sparse patch matching