Εξηγητικοί κανόνες και η μοριοποίηση της έρευνας στην Βιολογία. Το παραδειγμα της κυτταροκίνησης

Η κυτταροκίνηση, η τελευταία φάση της κυτταρικής διαίρεσης, αποτελεί αντικείμενο έρευνας περισσότερα από εκατό χρόνια. Παρόλα αυτά, η ιστορική «τομή» συνέβη όταν η μικροσκοπία πολωμένου φωτός έθεσε τις βάσεις για την παρατήρηση του ζωντανού κυττάρου κατά την διάρκεια της διαίρεσης του στα τέλη του ‘40. Κατά τις δεκαετίες που ακολούθησαν η έρευνα εξελίχθηκε με έναν πλουραλιστικό τρόπο όσων αφορά τις ερευνητικές υποθέσεις, τις πειραματικές μεθοδολογίες και τα συμπεράσματα. Η παρούσα εργασία διερευνά την ιστοριογραφία και επιστημολογία αυτού του «αχανούς» ερευνητικού τομέα από τα τέλη του 1940 και μετά. Οι ιστορικές φάσεις έχουν χωριστεί σε τρεις, κυρίως βάσει των χαρακτηριστικών των πειραματικών εργαλείων που επινοήθηκαν, εφαρμόστηκαν και επαναπροσδιορίστηκαν. Ταυτόχρονα, παρουσιάζεται η ανάδυση της έννοιας της πρωτεΐνης, μία ανάδυση η οποία έγινε δυνατή μόνο όταν η τεχνολογία της ηλεκτροφορητικής χημικής ανάλυσης (SDS-PAGE) έφτασε σε ένα συγκεκριμένο στάδιο ακρίβειας κερδίζοντας την συναίνεση της ερευνητικής κοινότητας. Τέλος, μια συγκριτική αποτίμηση λαμβάνει χώρα, κατά την οποία παρουσιάζεται η δυνατότητα να περιγραφεί ο τρόπος που εξελίχθηκε αυτός ο ερευνητικός τομέας από την φιλοσοφική θεωρία των Εξηγητικών Παιγνίων, μια θεωρία η οποία μέχρι τώρα έχει εφαρμοστεί μόνο στις κοινωνικές επιστήμες.Cytokinesis the last phase of cell division has been studied for more than a decade. Nevertheless the brake through came late 40s when polarized microscopy provided the means for observing the cell in vivo. The subsequent decades were characterized by a fully pluralistic fashion, in terms of hypothesis, methodologies, and conclusions. This thesis investigates the historiography and epistemology of this vast research field from late 40s until today. The historical phases have been divided in three parts, on the basis of the tools that where invented, applied and reconsidered. In addition, the emergence of the concept of “proteins” is demonstrated. An emergence that became feasible only when the technology of electrophoretic analysis reached a certain degree of accuracy, and gained the research communities’ consensus. Finally, a comparative evaluation takes place in terms of whether this explanatory endeavor can be conceptualized by the newly formed philosophical theory of “Explanatory games”,a theory that, until now, has mainly been applied to the social sciences

Leveraging Expert Models for Training Deep Neural Networks in Scarce Data Domains: Application to Offline Handwritten Signature Verification

This paper introduces a novel approach to leverage the knowledge of existing expert models for training new Convolutional Neural Networks, on domains where task-specific data are limited or unavailable. The presented scheme is applied in offline handwritten signature verification (OffSV) which, akin to other biometric applications, suffers from inherent data limitations due to regulatory restrictions. The proposed Student-Teacher (S-T) configuration utilizes feature-based knowledge distillation (FKD), combining graph-based similarity for local activations with global similarity measures to supervise student's training, using only handwritten text data. Remarkably, the models trained using this technique exhibit comparable, if not superior, performance to the teacher model across three popular signature datasets. More importantly, these results are attained without employing any signatures during the feature extraction training process. This study demonstrates the efficacy of leveraging existing expert models to overcome data scarcity challenges in OffSV and potentially other related domains

Geometric Regularization of Local Activations for Knowledge Transfer in Convolutional Neural Networks

In this work, we propose a mechanism for knowledge transfer between Convolutional Neural Networks via the geometric regularization of local features produced by the activations of convolutional layers. We formulate appropriate loss functions, driving a “student” model to adapt such that its local features exhibit similar geometrical characteristics to those of an “instructor” model, at corresponding layers. The investigated functions, inspired by manifold-to-manifold distance measures, are designed to compare the neighboring information inside the feature space of the involved activations without any restrictions in the features’ dimensionality, thus enabling knowledge transfer between different architectures. Experimental evidence demonstrates that the proposed technique is effective in different settings, including knowledge-transfer to smaller models, transfer between different deep architectures and harnessing knowledge from external data, producing models with increased accuracy compared to a typical training. Furthermore, results indicate that the presented method can work synergistically with methods such as knowledge distillation, further increasing the accuracy of the trained models. Finally, experiments on training with limited data show that a combined regularization scheme can achieve the same generalization as a non-regularized training with 50% of the data in the CIFAR-10 classification task

Pattern recognition in images and multimedia with manifold structures

Images and multimedia data are intrinsically characterized by high dimensionality. At the same time, applications that utilize such data are often based on the estimation of a smaller number of macroscopic parameters that constitute the schematic information of the data. From a geometric perspective, the above remark translates to the fact that data characterized by the same set of macroscopic parameters lie on multidimensional and non-linear geometrical structures, within the primary data space, called manifolds. During the past decade, the field of pattern recognition has witnessed a systematic effort to develop effective methods for manifold learning, especially for applications on image and multimedia data. At the same time, recent advances in other fields of computer science have offered new tools and perspectives into manifold learning, as well as in addressing of non-linear relations between primary data and schematic content in pattern recognition applications in general.The subject of this thesis is the utilization of cotemporary manifold learning techniques and modern tools from disciplines such as graph theory and redundant representations, in pattern recognition and analysis of image and multimedia data. Exploitation of the intrinsic geometric structure of the data is studied both at the level of local manifold, where the geometrical properties of local features from individual signals are analyzed, and the level of global manifold where more general manifold structures characterizing signals of specific nature are considered. A wide range of applications were studied, spanning from biometrics (face recognition, signature recognition, action recognition) to biomedical imaging, where methods for classification of images from fluorescence microscopy are proposed. For each application a complete system is presented, properly utilizing the information of manifold structures, while several new descriptors and data encoding schemes were developed, where necessary. Furthermore, novel manifold-to-manifold distance measures are proposed for the comparison of local manifold structures in pattern recognition and analysis applications.Τα δεδομένα εικόνας και πολυμέσων χαρακτηρίζονται ενδογενώς από υψηλή διαστατικότητα. Ταυτόχρονα όμως, οι εφαρμογές που αξιοποιούν τέτοιου είδους δεδομένα βασίζονται στην εκτίμηση ενός πολύ μικρότερου αριθμού μακροσκοπικών παραμέτρων που καθορίζουν το περιεχόμενο των δεδομένων και συνιστούν τη σημασιολογική πληροφορία που αυτά φέρουν. Από γεωμετρικής σκοπιάς η παρατήρηση αυτή σημαίνει πως τα δεδομένα που εξετάζονται από ένα δεδομένο πρόβλημα ανάλυσης και αναγνώρισης προτύπων και χαρακτηρίζονται από το ίδιο σύνολο μακροσκοπικών παραμέτρων, κείνται επάνω σε πολυδιάστατες και μη-γραμμικές γεωμετρικές δομές εντός του χώρου των πρωτόγεννων δεδομένων, που ονομάζονται πολλαπλότητες. Κατά την τελευταία δεκαετία στο πεδίο της αναγνώρισης προτύπων συντελείται μία συστηματική προσπάθεια για την ανάπτυξη αποτελεσματικών μεθόδων που έχουν σαν στόχο την εκμάθησης τέτοιων δομών πολλαπλότητας σε δεδομένα εικόνας και πολυμέσων. Ταυτόχρονα, οι τελευταίες εξελίξεις σε άλλους κλάδους της πληροφορικής έχουν προσφέρει νέα εργαλεία και προσεγγίσεις στο πρόβλημα της εκμάθησης δομών πολλαπλότητας, και γενικότερα στη διαχείριση των μη-γραμμικών συσχετίσεων ανάμεσα στα πρωτογενή δεδομένα και το σημασιολογικό περιεχόμενο αυτών, για την αποτελεσματικότερη επίλυση προβλημάτων αναγνώρισης προτύπων.Αντικείμενο της παρούσης διατριβής είναι η αξιοποίηση σύγχρονων μεθόδων εκμάθησης πολλαπλότητας, καθώς και εργαλείων από άλλα επιστημονικά πεδία όπως η θεωρεία γράφων και οι πλεονάζουσες αναπαραστάσεις, σε εφαρμογές αναγνώρισης προτύπων και ανάλυσης εικόνων και πολυμεσικών δεδομένων. Η αξιοποίηση της ενδογενούς γεωμετρικής δομής των δεδομένων μελετάται τόσο σε επίπεδο τοπικής πολλαπλότητας, όπου εξετάζεται η γεωμετρική δομή τοπικών χαρακτηριστικών των σημάτων, όσο και σε επίπεδο καθολικής πολλαπλότητας όπου γίνεται η θεώρηση της γενικής πολλαπλότητας στην οποία ανήκει το σύνολο των σημάτων με συγκεκριμένα χαρακτηριστικά. Οι εφαρμογές που μελετώνται εκτείνονται από τη βιομετρία (αναγνώριση προσώπου, υπογραφής και δραστηριότητας) έως την ιατρική πληροφορική όπου αναπτύσσονται μέθοδοι ταξινόμησης εικόνων φθορίζουσας μικροσκοπίας. Για κάθε εφαρμογή προτείνονται ολοκληρωμένα συστήματα που αξιοποιούν κατάλληλα την πληροφορία των δομών πολλαπλότητας, ενώ ταυτόχρονα αναπτύσσονται νέοι περιγραφείς και τεχνικές αναπαράστασης των πρωτογενών δεδομένων όπου αυτό κρίνεται απαραίτητο. Τέλος προτείνονται πρωτότυπα μέτρα απόστασης ανάμεσα σε δομές τοπικής πολλαπλότητας, για την αξιοποίηση σε εφαρμογές ανάλυσης και αναγνώρισης προτύπων

Breath-to-breath variability of exhaled CO2 as a marker of lung dysmaturity in infancy

The concept of diffusional screening implies that breath-to-breath variations in CO2 clearance, when related to the variability of breathing, may contain information on the quality and utilization of the available alveolar surface. We explored the validity of the above hypothesis in a cohort of young infants of comparable post-menstrual age but born at different stages of lung maturity, namely, in term-born infants (N = 128), preterm-born infants without chronic lung disease of infancy (CLDI) (N = 53) and preterm infants with moderate/severe CLDI (N = 87). Exhaled CO2 volume (VE,CO2) and concentration (FE,CO2) were determined by volumetric capnography, while their variance was assessed by linear and non-linear variability metrics. The relationship between relative breath-to-breath change of VE,CO2 (ΔVE,CO2) and the corresponding change of tidal volume (VT), was also analyzed. Non-linear FE,CO2 variability was lower in CLDI compared to term and non-CLDI preterm group (P<0.001 for both comparisons). In CLDI infants, most of the VE,CO2 variability was attributed to the variability of VT (R(2) 0.749), while in term and healthy preterm infants this relationship was weaker (R(2) 0.507 and 0.630, respectively). The ΔVE,CO2-ΔVT slope was less steep in the CLDI group (1.06 ± 0.07) compared to non-CLDI preterm (1.16 ± 0.07; P <0.001) and term infants (1.20 ± 0.10; P <0.001), suggesting that the more dysmature the infant lung the less efficiently it eliminates CO2 under tidal breathing conditions. We conclude that the temporal variation of CO2 clearance may be related to the degree of lung dysmaturity in early infancy

Novel volumetric capnography indices measure ventilation inhomogeneity in cystic fibrosis

Background: Volumetric capnography (VCap) is a simpler alternative to multiple-breath washout (MBW) to detect ventilation inhomogeneity in patients with cystic fibrosis (CF). However, its diagnostic performance is influenced by breathing dynamics. We introduce two novel VCap indices, the capnographic inhomogeneity indices (CIIs), that may overcome this limitation and explore their diagnostic characteristics in a cohort of CF patients. Methods: We analysed 320 N2-MBW trials from 50 CF patients and 65 controls (age 4-18 years) and calculated classical VCap indices, such as slope III (SIII) and the capnographic index (KPIv). We introduced novel CIIs based on a theoretical lung model and assessed their diagnostic performance compared to classical VCap indices and the lung clearance index (LCI). Results: Both CIIs were significantly higher in CF patients compared with controls (mean±sd CII1 5.9±1.4% versus 5.1±1.0%, p=0.002; CII2 7.7±1.8% versus 6.8±1.4%, p=0.002) and presented strong correlation with LCI (CII1 r2=0.47 and CII2 r2=0.44 in CF patients). Classical VCap indices showed inferior discriminative ability (SIII 2.3±1.0%/L versus 1.9±0.7%/L, p=0.013; KPIv 3.9±1.3% versus 3.5±1.2%, p=0.071), while the correlation with LCI was weak (SIII r2=0.03; KPIv r2=0.08 in CF patients). CIIs showed lower intra-subject inter-trial variability, calculated as coefficient of variation for three and relative difference for two trials, than classical VCap indices, but higher than LCI (CII1 11.1±8.2% and CII2 11.0±8.0% versus SIII 16.3±13.5%; KPIv 15.9±12.8%; LCI 5.9%±4.2%). Conclusion: CIIs detect ventilation inhomogeneity better than classical VCap indices and correlate well with LCI. However, further studies on their diagnostic performance and clinical utility are require