Constructed in 1886 by Mr. John Abell, the former engine and machine works factory at 48 Abell Street is located near Queen and Dufferin Streets in Toronto, Ontario. This 100,000 square foot heavy timber and red brick building has housed approximately 80 live/work studios since the 1980’s. Recently, rapid gentrification and intensive development proposals in the West Queen West neighbourhood have threatened its existence as an authentic artistic incubator. In a series of chronicles, this thesis documents the history of John Abell and the neighbourhood surrounding his former factory from the late 19th century to present day. Woven into this narrative are the author’s own stories of living in a loft at 48 Abell Street, observing the transformation of the neighbourhood and responding to potential eviction from her home. When the community rallies to the building’s defense, 48 Abell becomes the central figure in a battle over land development with the City and real estate developers in which the key issue is the cultural value of heritage buildings and protection of live/work spaces. Research in the form of mapping and data collection shows the concentration of the arts in the area known as the Queen West Triangle has been a catalyst for gentrification. The resulting displacement of arts production space and low-income residents due to escalating land values is an unintended and sobering reality challenging the current orthodoxy of ‘creative city’ movements in North America.

Είναι ενδιαφέρουσα αλλά συνάμα δύσκολη η ανάλυση ιατρικών εικόνων, επειδή υπάρχουν πολύ μικρές διακυμάνσεις και μεγάλος όγκος δεδομένων για επεξεργασία. Είναι αρκετά δύσκολο να αναπτυχθεί ένα αυτοματοποιημένο σύστημα αναγνώρισης, το οποίο θα μπορούσε να επεξεργάζεται μεγάλο όγκο πληροφοριών των ασθενών και να παρέχει μια σωστή εκτίμηση. Στην ιατρική, η συμβατική διαγνωστική μέθοδος για εικόνες MR γονάτου για αναγνώριση ανωμαλιών, είναι από την επίβλεψη έμπειρων ιατρών. Η τεχνική της ασαφούς λογικής είναι πιο ακριβής, αλλά αυτό εξαρτάται πλήρως από τη γνώση των εμπειρογνωμόνων, η οποία μπορεί να μην είναι πάντα διαθέσιμη. Στη παρούσα εργασία, τμηματοποιούμε την MR εικόνα του γονάτου με την τεχνική Mean Shift, αναγνωρίζουμε τα κύρια μέρη με τη βοήθεια των ΗΜRF και τέλος εκπαιδεύουμε ταξινομητή ANFIS. Η απόδοση του ταξινομητή ANFIS αξιολογήθηκε όσον αφορά την απόδοση της εκαπαίδευσης και της ακρίβειας ταξινόμησης. Επιβεβαιώθηκε ότι ο ταξινομητής είχε μεγάλη ακρίβεια στην ανίχνευση ανωμαλιών στις ακτινογραφίες Στην εργασία αυτή περιγράφεται η προτεινόμενη στρατηγική για την διάγνωση ανωμαλιών στις εικόνες μαγνητικής τομογραφίας γόνατος. / It is a challenging task to analyze medical images because there are very minute variations & larger data set for analysis. It is a quite difficult to develop an automated recognition system which could process on a large information of patient and provide a correct estimation. The conventional method in medicine for knee MR images classification and diseases detection is by human inspection. Fuzzy logic technique is more accurate but it fully depends on expert knowledge, which may not always available. Here we extract the feature using Mean Shift segmentation and region recognition with HMRF and after that training using the ANFIS tool. The performance of the ANFIS classifier was evaluated in terms of training performance and classification accuracy. Here the result confirmed that the proposed ANFIS classifier with high accuracy in detecting the knee diseases. This work describes the proposed strategy to medical image classification of patient’s MRI scan images of the knee.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.