The IASLC Lung Cancer Staging Project: A Renewed Call to Participation

Over the past two decades, the International Association for the Study of Lung Cancer (IASLC) Staging Project has been a steady source of evidence-based recommendations for the TNM classification for lung cancer published by the Union for International Cancer Control and the American Joint Committee on Cancer. The Staging and Prognostic Factors Committee of the IASLC is now issuing a call for participation in the next phase of the project, which is designed to inform the ninth edition of the TNM classification for lung cancer. Following the case recruitment model for the eighth edition database, volunteer site participants are asked to submit data on patients whose lung cancer was diagnosed between January 1, 2011, and December 31, 2019, to the project by means of a secure, electronic data capture system provided by Cancer Research And Biostatistics in Seattle, Washington. Alternatively, participants may transfer existing data sets. The continued success of the IASLC Staging Project in achieving its objectives will depend on the extent of international participation, the degree to which cases are entered directly into the electronic data capture system, and how closely externally submitted cases conform to the data elements for the project

Modelling human choices: MADeM and decision‑making

Research supported by FAPESP 2015/50122-0 and DFG-GRTK 1740/2. RP and AR are also part of the Research, Innovation and Dissemination Center for Neuromathematics FAPESP grant (2013/07699-0). RP is supported by a FAPESP scholarship (2013/25667-8). ACR is partially supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

METHODES DE RESTITUTION DE LA TEMPERATURE DE SURFACE A PARTIR DES DONNEES DE LA FUTURE MISSION BIRD

STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF

Utilisation de la très haute résolution spectrale pour la mesure en environnement extérieur de l'émissivité de surface dans la bande infrarouge 3-13 Mum (Méthodes et validation expérimentale)

La thèse se consacre à la détermination de l'émissivité de surfaces situées en extérieur à partir de mesures spectroradiométriques au niveau du sol. Le domaine spectral d'étude s'étend de 750 à 3500 cm-1 (3 à 13 m) et la résolution spectrale est de l'ordre du cm-1, inscrivant ainsi ce travail dans le giron de la radiométrie à très haute résolution spectrale (ou hyperspectrale) infrarouge. L'émissivité est une propriété thermo-optique caractérisant la capacité d'un corps à émettre un rayonnement propre. L'intérêt qu'on lui porte est étroitement lié à celui porté à la mesure par télédétection de la température de surface, paramètre clef des bilans énergétiques de surface. La connaissance de l'émissivité permet de plus d'aider à la caractérisation de la surface observée par télédétection (type et état de surface).L'étude conduite dans cette thèse a pour principal objectif de définir et de qualifier une méthodologie de mesure au sol de l'émissivité spectrale. L'étude se base sur deux techniques de séparation émissivité-température : les méthodes Spectral Smoothness (SpSm) et multi températures (MTM), en élargit le domaine spectral d'application, généralement restreint à l'infrarouge thermique (750 à 1250 cm-1), leur associe une méthode d'estimation du rayonnement incident, et propose une nouvelle technique, baptisée SmaC (Smoothness and Continuity), qui prend en compte le comportement directionnel de la surface observée pour améliorer la restitution de l'émissivité. Une campagne de mesure est mise en oeuvre afin de valider la méthodologie et d'en établir un bilan d'erreur étayé, tiré de l'expérimentation. De l'analyse des résultats de la campagne, il ressort que SpSm restitue correctement l'émissivité en infrarouge thermique (erreur < 0.02), alors que ses résultats sont moins bons en infrarouge médian (2000 à 3000 cm-1), où des discontinuités sont observées sur les spectres d'émissivité retrouvés. La méthode SmaC corrige ces discontinuités et améliore très significativement la restitution de l'émissivité en infrarouge médian (erreur < 0.03). Finalement, une évaluation numérique permet de consolider le bilan d'erreur obtenu expérimentalement, de valider l'impact des effets directionnels de la surface observée et donc le fondement de la méthode SmaC, puis d'identifier les limitations et proposer des améliorations associées au protocole expérimental.Emissivity is an optical property of materials, related to their ability to emit electromagnetic radiation. This PhD is devoted to retrieving emissivities of outdoor surfaces from high spectral resolution (4cm-1) spectroradiometric measurements at ground level, in the 750 cm-1 to 3500 cm-1 (3-13 m) spectral range.The main objective of this work, which combines theoretical and experimental approaches, is to define and assess a methodology. Two emissivity-temperature separation techniques are addressed, the Spectral Smoothness Method (SpSm) and the Multi-Temperatures Method (MTM), with particular attention paid to extending their usual domain of application on the short wavelength side beyond 1250cm-1. Sources of errors are identified and an experimental approach to mitigate errors on the determination of the irradiance of the surface is proposed. A new method, named Smoothness and Continuity (SmaC), is introduced, which takes into account the directional behaviour of the observed surface, to improve emissivity retrieval in the mid-infrared band (MWIR from 2000 to 3000 cm-1)To quantitatively assess the retrieval methods and validate the measurement protocol, a field campaign, that took place in June 2004, aimed at providing an error budget of the methods by measuring emissivities of several samples at different times of day. SpSm, applied to the campaign measurements, provides very good results in the LWIR band (from 750 to 1300 cm-1). In the MWIR band, systematic spectral discontinuities and deviations to laboratory measurements are observed in the retrieved spectra. This is interpreted as a manifestation of angular dependence of emissivity: the new SmaC method, through the introduction of a surface form factor, leads to significantly improved results. The standard deviation of the retrieved emissivity spectra over all measurements and samples is less than 0.01 in LWIR and less than 0.03 in MWIR. MTM results are less satisfactory than SpSm ones, due to ill-conditioned system of equations. Finally, a numerical analysis is carried out to confirm and validate SmaC hypothesis and findings.STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF

Radiométrie infrarouge (Développement et validation de méthodes utilisant la bande [3-5um] pour la détermination des paramètres de surface à haute résolution spatiale)

STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF

Apport de la télédétection hyperspectrale et de l'altimètrie lidar avionnées à la classification des espèces végétales de la lagune de Venise

Ce travail a deux objectifs: i) évaluer le potentiel d'images hyperspectrales de télédétection pour la classification précise des espèces végétales d'un système écologique complexe comme la zone intertidale de marais salants de la lagune de Venise. ii) évaluer en combinaison avec des mesures altimétriques Lidar la réalité d'une relation entre espèces végétales et hauteur du terrain par rapport au niveau moyen de marée. La recherche porte sur le développement d'une procédure pour le traitement et l'analyse depuis les données brutes de télédétection et mesures de vérité terrain jusqu'à la relation entre espèces et morphologie.Les principales contributions sont: i) évaluation de deux méthodes pour la sélection des bandes les plus significatives des données hyperspectrales et étude sommaire de l'impact de l'atmosphère sur la sélection. ii) algorithme de classification pour l'estimation de la fraction intra pixel de mélanges d'espèces et la classification en zones intertidales. iii) analyse des erreurs associées au données Lidar brutes et méthode d'extraction de l'information (morphologie). iv) analyse combinée et synergie des données Lidar et images hyperspectrales pour la mise en évidence d'une relation robuste entre espèces végétales et morphologie du terrain.The objective of the work are twofold: i) investigate the potential of remotely sensed hyperspectral image data for accurate classification of vegetation species in complex ecological systems such as the salt-marshes in the Venice lagoon; ii) in conjunction with airborne Lidar altimetric measures, evaluate the reliability over the whole Venice salt-marsh area of a relationship between vegetation species and ground elevation with respect to mean tide level. This research thus develops an approach and complete procedure for data processing and analysis from the collection of raw remotely sensed data and field measurements to the relationship established at the end of this thesis.Significant advances in this study focused on a remote sensing perspective include: i) assessment of two methods for the selection of most informative spectral bands out of the ones acquired with hyperspectral images and exploration of the atmospheric influence on the band selection results. ii) classification algorithm for the estimation of sub-pixel fractional abundance of vegetation species and vegetation mapping in salt-marsh areas. iii) error analysis of raw Lidar data and information (geomorphic properties) extraction. iv) synergistic analysis of Lidar data and hyperspectral data to search for a reliable relationship between vegetation species and associated geomorphic properties.STRASBOURG-Sc. et Techniques (674822102) / SudocSudocFranceF

Optimal configurations for imaging polarimeters : impact of image noise and systematic errors

International audienc