Digital image modeling using Pickard random fields

This paper outlines a modeling technique for digital images which relies on Markov random fields proposed by Pickard for the purpose of representing fuzzy contextual concepts such as "the uniformity of a region" or "the continuity of a contour" . We develop a maximum likelihood estimation technique which is a straightforward generalization of an approach which is used quite extensively in speech recognition circles . Next, we outline two nonsupervised parameter estimation techniques which enable us to infer the model parameters front actual imagery data. We offer a number of practical examples providing evidence that our approach is well suited to handle problems of image restauration and/or segmentation .Dans cet article, nous développons un modèle d'image qui fait appel aux champs aléatoires markoviens de Pickard dans le but de modéliser des notions contextuelles aussi vagues et imprécises que « l'uniformité d'une région » ou « la continuité du bord d'un objet ». Nous décrivons une méthode d'estimation par maximum de vraisemblance a posteriori obtenue par une généralisation simple d'une méthode largement utilisée dans le contexte unidimensionel de la reconnaissance de la parole . Nous développons deux méthodes d'estimation non supervisée des paramètres du modèle et nous montrons au moyen de plusieurs exemples que notre technique permet de traiter avec succès des problèmes de restauration et de segmentation d'images digitales à niveaux de gris .Dans cet article, nous développons un modèle d'image qui fait appel aux champs aléatoires markoviens de Pickard dans le but de modéliser des notions contextuelles aussi vagues et imprécises que « l'uniformité d'une région » ou « la continuité du bord d'un objet ». Nous décrivons une méthode d'estimation par maximum de vraisemblance a posteriori obtenue par une généralisation simple d'une méthode largement utilisée dans le contexte unidimensionel de la reconnaissance de la parole . Nous développons deux méthodes d'estimation non supervisée des paramètres du modèle et nous montrons au moyen de plusieurs exemples que notre technique permet de traiter avec succès des problèmes de restauration et de segmentation d'images digitales à niveaux de gris

Detection of Toxoplasma gondii tachyzoites and bradyzoites in blood, urine, and brains of infected mice

Different techniques for identifying Toxoplasma gondii were compared. PCR was used to amplify part of the major surface antigen P30 gene of T. gondii. Amplified-DNA detection with the DNA enzyme immunoassay (PCR-DEIA) was more sensitive than ethidium bromide staining after agarose gel electrophoresis and as sensitive as nested PCR. PCR-DEIA, using common enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) methods, avoids agarose gel electrophoresis for the identification of amplified products. T. gondii can also be detected with equal sensitivity in infected fibroblasts, but only after at least 8 days of cell culture. PCR-DEIA is thus recommended because of its sensitivity and convenience for detecting early parasitemia in the surveillance of toxoplasmosis among pregnant women and immunocompromised hosts. The courses of infection in mice infected with two strains of T. gondii were compared. Tachyzoites of the virulent strain T. gondii RH, killing the host in 4 days, were identified in urine specimens and blood samples of mice 24 to 94 h after inoculation but not in brains, but no antibodies were detected, After intraperitoneal inoculation with cysts of the low-level virulence Beverley strain of T. gondii, parasites were identified in blood samples 4 days later and up to 17 days (but not in urine specimens) and in the brain from day 6 through day 525. By ELISA, high antibody titers were found from day II to day 525, with parasitemia preceding the appearance of antibodies. The usefulness of PCR-DEIA tests in conjunction with the search for circulating antibodies for the early diagnosis of toxoplasmosis in humans is discussed