Prostate Cancer Diagnosis Based on the Segmentation and Analysis of NIR Images Obtained Using Two PSMA-1 Based PDT Conjugates PSMA-1-Pc413 and PSMA-1-IR700

Prostate cancer is among the widespread me

Modification of the mean-square error principle to double the convergence speed of a special case of Hopfield neural network used to segment pathological liver color images

BACKGROUND: This paper analyzes the effect of the mean-square error principle on the optimization process using a Special Case of Hopfield Neural Network (SCHNN). METHODS: The segmentation of multidimensional medical and colour images can be formulated as an energy function composed of two terms: the sum of squared errors, and a noise term used to avoid the network to be stacked in early local minimum points of the energy landscape. RESULTS: Here, we show that the sum of weighted error, higher than simple squared error, leads the SCHNN classifier to reach faster a local minimum closer to the global minimum with the assurance of acceptable segmentation results. CONCLUSIONS: The proposed segmentation method is used to segment 20 pathological liver colour images, and is shown to be efficient and very effective to be implemented for use in clinics

Simulation par éléments Finis de l'Ecoulement Viscoélastique dans une contraction 4:1 basée sur le modèle d'Oldroyd-B

Les équations de Navier-Stokes et d'Oldroyd-B régissant l'écoulement viscoélastique dans une  contraction 4:1 sont résolues par une méthode MEF. Des termes de stabilisation sont développés. L'effet de certains paramètres sur l'écoulement a été analysé tels que: la contraction, la quantité de polymère par rapport à celle du solvant, la vitesse d'injection du fluide ou le nombre de Weissemberg. Ces effets sont analysés à travers le  champ de vitesse, les composantes du tenseur extra-contrainte

Novel fingerprint segmentation with entropy-Li MCET using log-normal distribution

Fingerprint recognition is an important biometric application. This process consists of several phases including fingerprint segmentation. This paper proposes a new method for fingerprint segmentation using a modified Iterative Minimum Cross Entropy Thresholding (MCET) method. The main idea is to model fingerprint images as a mixture of two Log-normal distributions. The proposed method was applied on bi-modal fingerprint images and promising experimental results were obtained. Evaluation of the resulting segmented fingerprint images shows that the proposed method yields better estimation of the optimal threshold than does the same MCET method with Gamma and Gaussian distributions

Analyse de stabilité de la convection naturelle thermosolutable dans un milieu de Darcy

International audienceCe travail traite l'influence de l'effet de Soret sur la convection naturelle dans un milieu de Darcy cartésien, saturé par un fluide binaire et soumis à un gradient vertical de température appliqué sur les parois horizontales, les autres parois sont adiabatiques. Toutes les frontières sont imperméables à la masse. Ainsi nous abordons l'étude linéaire de la stabilité du mélange. La prévision des nombres de Ra critiques pour la convection naturelle est faite sur la base d'un problème de valeurs propres, déduit d'une analyse linéaire numérique de stabilité 2D marginale et transitoire basée sur la méthode des éléments finis. Nous donnons des diagrammes de stabilité en fonction des paramètres de contrôle du problème