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Background: Right ventricular (RV) function is a known predictor of adverse events in heart failure and following acute myocardial infarction (AMI). While right atrial (RA) involvement is well characterized in pulmonary arterial hypertension, its relative contributions to adverse events following AMI especially in patients with heart failure and congestion need further evaluation. Methods: In this cardiovascular magnetic resonance (CMR)-substudy of AIDA STEMI and TATORT NSTEMI, 1235 AMI patients underwent CMR after primary percutaneous coronary intervention (PCI) in 15 centers across Germany (n = 795 with ST-elevation myocardial infarction and 440 with non-ST-elevation MI). Right atrial (RA) performance was evaluated using CMR myocardial feature tracking (CMR-FT) for the assessment of RA reservoir (total strain εs), conduit (passive strain εe), booster pump function (active strain εa), and associated strain rates (SR) in a blinded core-laboratory. The primary endpoint was the occurrence of major adverse cardiac events (MACE) 12 months post AMI. Results: RA reservoir (εs p = 0.061, SRs p = 0.049) and conduit functions (εe p = 0.006, SRe p = 0.030) were impaired in patients with MACE as opposed to RA booster pump (εa p = 0.579, SRa p = 0.118) and RA volume index (p = 0.866). RA conduit function was associated with the clinical onset of heart failure and MACE independently of RV systolic function and atrial fibrillation (AF) (multivariable analysis hazard ratio 0.95, 95% confidence interval 0.92 to 0.99, p = 0.009), while RV systolic function and AF were not independent prognosticators. Furthermore, RA conduit strain identified low- and high-risk groups within patients with reduced RV systolic function (p = 0.019 on log rank testing). Conclusions: RA impairment is a distinct feature and independent risk factor in patients following AMI and can be easily assessed using CMR-FT-derived quantification of RA strain.

Small UAVs are used for low altitude surveillance flights where unknown obstacles can be encountered. These UAVs can be given the capability to navigate in uncertain environments if obstacles are identified. This research presents an obstacle avoidance system for small UAVs. First, a mission waypoint path is created that avoids all known obstacles using a genetic algorithm. Then, while the UAV is in flight, obstacles are detected using a forward looking, onboard camera. Image features are found using the Harris Corner Detector and tracked through multiple video frames which provides three dimensional localization of the features. A sparse three dimensional map of features provides a rough estimate of obstacle locations. The features are grouped into potentially hazardous areas. The small UAV then employs a sliding mode control law on the autopilot to avoid obstacles. This research compares rapidly-exploring random trees to genetic algorithms for UAV pre-mission path planning. It also presents two methods for using image feature movement and UAV telemetry to calculate depth and detect obstacles. The first method uses pixel ray intersection and the second calculates depth from image feature movement. Obstacles are avoided with a success rate of 96%.

Tesis por compendio / [ES] La RA consiste en la superposición de elementos virtuales sobre el entorno real, de manera que el usuario percibe estos elementos como si formaran parte de la realidad que está visualizando. Las aplicaciones de RA en dispositivos móviles permiten visualizar el contenido virtual a través de la cámara del dispositivo. La RA es una herramienta de divulgación muy potente ya que permite añadir a la realidad cualquier tipo de información, desde un simple texto informativo a un modelo 3D interactivo. Tiene infinitas utilidades, puede servir de guía en un museo, puede mostrar la recreación de un monumento destruido, o como en el caso de estudio aquí presentado, ayudar a la interpretación de pinturas rupestres. Esta tesis parte de la idea de que la RA puede mejorar mucho la interpretación del arte rupestre sin alterar ni dañar las pinturas. Puede servir para atraer a un público mayor, dar a conocer la historia de las pinturas rupestres y que al mismo tiempo el visitante tenga una experiencia mucho más enriquecedora. A lo largo de la tesis se ha estudiado en profundidad la técnica de visualización de RA mediante dispositivos móviles. Se han analizado las diferentes librerías de programación mediante casos de estudio en entornos reales y examinado los factores que pueden afectar al reconocimiento de las pinturas. Se ha desarrollado una aplicación de RA aplicada a un caso real de pinturas rupestres y posteriormente ha sido evaluada por un grupo de personas. Finalmente, se ha estudiado el efecto de la luz solar y sus cambios a lo largo del día sobre el reconocimiento de imágenes en entornos al aire libre. Este trabajo proporciona un punto de partida para el desarrollo de aplicaciones de RA aplicadas a la difusión del patrimonio cultural, especialmente centrado en el arte rupestre, un entorno que sufre de unas dificultades añadidas debido a su localización, dificultad de reconocimiento de puntos característicos en las pinturas y los cambios en la luz solar, problemas que se han tratado de resolver a lo largo del estudio. Las principales conclusiones han sido muy favorables, partiendo de librerías de programación disponibles y gratuitas. Se han podido desarrollar un conjunto de aplicaciones de RA en diferentes lugares. Las valoraciones han sido muy positivas, los usuarios que han probado las aplicaciones afirman que la interpretación de las pinturas les resulta más fácil y consiguen entender mejor el propósito de las mismas. El principal inconveniente encontrado es la falta de conocimiento sobre esta técnica y la pérdida de realismo en algunos casos debido a la oclusión, es decir, que los objetos virtuales no se posicionen por detrás de los objetos reales. La buena noticia es que esta tecnología evoluciona muy rápido y durante el desarrollo de la tesis ha habido avances muy grandes, entre ellos, el desarrollo de nuevas librerías de programación desarrolladas por Google y Apple, que proporcionan las herramientas necesarias para crear aplicaciones muy potentes e immersivas, donde el usuario se sentirá parte de los entornos creados. / [CA] La RA consisteix en la superposició d'elements virtuals sobre l'entorn real, de manera que l'usuari percep aquests elements com si formaren part de la realitat que està visualitzant. Les aplicacions de RA en dispositius mòbils permeten visualitzar el contingut virtual a través de la cambra del dispositiu. La RA és una eina de divulgació molt potent ja que permet afegir a la realitat qualsevol tipus d'informació, des d'un simple text informatiu a un model 3D interactiu. Té infinites utilitats, pot servir de guia en un museu, pot mostrar la recreació d'un monument destruït, o com en el cas d'estudi ací presentat, ajudar a la interpretació de pintures rupestres. Aquesta tesi parteix de la idea que la RA pot millorar molt la interpretació de l'art rupestre sense alterar ni danyar les pintures. Pot servir per a atraure a un públic major, donar a conéixer la història de les pintures rupestres i que al mateix temps el visitant tinga una experiència molt més enriquidora. Al llarg de la tesi s'ha estudiat en profunditat la tècnica de visualització de RA mitjançant dispositius mòbils. S'han analitzat les diferents llibreries de programació mitjançant casos d'estudi en entorns reals i analitzat els factors que poden afectar el reconeixement de les pintures. S'ha desenvolupat una aplicació de RA aplicada a un cas real de pintures rupestres i posteriorment ha sigut avaluada per un grup de persones. Finalment, s'ha estudiat l'efecte de la llum solar i els seus canvis al llarg del dia sobre el reconeixement d'imatges en entorns a l'aire lliure. Aquest treball proporciona un punt de partida per al desenvolupament d'aplicacions de RA aplicades a la difusió del patrimoni cultural, especialment centrat en l'art rupestre, un entorn que pateix d'unes dificultats afegides a causa de la seua localització, dificultat de reconeixement de punts característics en les pintures i els canvis en la llum solar, problemes que s'han tractat de resoldre al llarg de l'estudi. Les principals conclusions han sigut molt favorables, partint de llibreries de programació disponibles i gratuïtes. S'han pogut desenvolupar un conjunt d'aplicacions de RA en diferents llocs. Les valoracions han sigut molt positives, els usuaris que han provat les aplicacions afirmen que la interpretació de les pintures els resulta més fàcil i aconsegueixen entendre millor el propòsit d'aquestes. El principal inconvenient trobat és la falta de coneixement sobre aquesta tècnica i la perduda de realisme en alguns casos a causa de l'oclusió, és a dir, que els objectes virtuals no es posicionen per darrere dels objectes reals. La bona notícia és que aquesta tecnologia evoluciona molt ràpid i durant el desenvolupament de la tesi hi ha hagut avanços molt grans, entre ells, el desenvolupament de noves llibreries de programació per Google i Apple, que proporcionen les eines necessàries per a crear aplicacions molt potents i immersives, on l'usuari se sentirà part dels entorns creats. / [EN] AR consists of superimposing virtual elements on the real environment, so that the user perceives these elements as if they were part of the reality they are looking at. AR applications on smartphones allow virtual content to be visualised through the device's camera. AR is a very powerful tool for dissemination as it allows any type of information to be added to reality, from a simple informative text to an interactive 3D model. It can be used as a guide in a museum, it can show the recreation of a destroyed monument, or, as in the case study presented here, it can help in the interpretation of cave paintings. This thesis is based on the idea that AR can greatly enhance the interpretation of rock art without affecting or damaging the paintings. It can be used to attract a wider audience, to introduce the history of the rock art paintings and at the same time provide the visitor with a much more enriching experience. Throughout the thesis, the technique of AR visualisation using mobile devices has been studied in-depth. The different programming libraries have been analysed by means of case studies in real environments as well as the factors that can affect the paintings recognition. An AR application applied to a real case of rock art paintings has been developed and subsequently evaluated by a group of people. Finally, the effect of sunlight and its changes throughout the day on image recognition in outdoor environments has been studied. This work provides a starting point for the AR applications development applied to the dissemination of cultural heritage, especially focused on rock art, an environment that suffers from additional difficulties due to its location, the difficulty of characteristic points recognition and changes in sunlight, problems that have been tried to solve throughout the study. The main outcomes have been very favourable, using freely available programming libraries, and it has been possible to develop a set of AR applications in different places. The evaluations have been very positive, with users who have tested the applications confirming that the interpretation of the paintings is easier for them and they can better understand the purpose of the paintings. The major drawback is the lack of knowledge about this technique and the loss of realism in some cases due to occlusion, i.e. the virtual objects are not positioned behind the real objects. The good news is that this technology is evolving very fast and during the development of the thesis there have been great advances, among them, the development of new programming libraries developed by Google and Apple, which provide the necessary tools to create very powerful and immersive applications, where the user will feel part of the virtual environments created. / Blanco Pons, S. (2021). Analysis and Development of Augmented Reality Applications for the Dissemination of Cultural Heritage [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/178895 / Compendio

Abstract: The interest of major space agencies in the world for vision sensors in their mission designs has been increasing over the years. Indeed, cameras offer an efficient solution to address the ever-increasing requirements in performance. In addition, these sensors are multipurpose, lightweight, proven and a low-cost technology. Several researchers in vision sensing for space application currently focuse on the navigation system for autonomous pin-point planetary landing and for sample and return missions to small bodies. In fact, without a Global Positioning System (GPS) or radio beacon around celestial bodies, high-accuracy navigation around them is a complex task. Most of the navigation systems are based only on accurate initialization of the states and on the integration of the acceleration and the angular rate measurements from an Inertial Measurement Unit (IMU). This strategy can track very accurately sudden motions of short duration, but their estimate diverges in time and leads normally to high landing error. In order to improve navigation accuracy, many authors have proposed to fuse those IMU measurements with vision measurements using state estimators, such as Kalman filters. The first proposed vision-based navigation approach relies on feature tracking between sequences of images taken in real time during orbiting and/or landing operations. In that case, image features are image pixels that have a high probability of being recognized between images taken from different camera locations. By detecting and tracking these features through a sequence of images, the relative motion of the spacecraft can be determined. This technique, referred to as Terrain-Relative Relative Navigation (TRRN), relies on relatively simple, robust and well-developed image processing techniques. It allows the determination of the relative motion (velocity) of the spacecraft. Despite the fact that this technology has been demonstrated with space qualified hardware, its gain in accuracy remains limited since the spacecraft absolute position is not observable from the vision measurements. The vision-based navigation techniques currently studied consist in identifying features and in mapping them into an on-board cartographic database indexed by an absolute coordinate system, thereby providing absolute position determination. This technique, referred to as Terrain-Relative Absolute Navigation (TRAN), relies on very complex Image Processing Software (IPS) having an obvious lack of robustness. In fact, these software depend often on the spacecraft attitude and position, they are sensitive to illumination conditions (the elevation and azimuth of the Sun when the geo-referenced database is built must be similar to the ones present during mission), they are greatly influenced by the image noise and finally they hardly manage multiple varieties of terrain seen during the same mission (the spacecraft can fly over plain zone as well as mountainous regions, the images may contain old craters with noisy rims as well as young crater with clean rims and so on). At this moment, no real-time hardware-in-the-loop experiment has been conducted to demonstrate the applicability of this technology to space mission. The main objective of the current study is to develop autonomous vision-based navigation algorithms that provide absolute position and surface-relative velocity during the proximity operations of a planetary mission (orbiting phase and landing phase) using a combined approach of TRRN and TRAN technologies. The contributions of the study are: (1) reference mission definition, (2) advancements in the TRAN theory (image processing as well as state estimation) and (3) practical implementation of vision-based navigation. / Résumé: L’intérêt des principales agences spatiales envers les technologies basées sur la vision artificielle ne cesse de croître. En effet, les caméras offrent une solution efficace pour répondre aux exigences de performance, toujours plus élevées, des missions spatiales. De surcroît, ces capteurs sont multi-usages, légers, éprouvés et peu coûteux. Plusieurs chercheurs dans le domaine de la vision artificielle se concentrent actuellement sur les systèmes autonomes pour l’atterrissage de précision sur des planètes et sur les missions d’échantillonnage sur des astéroïdes. En effet, sans système de positionnement global « Global Positioning System (GPS) » ou de balises radio autour de ces corps célestes, la navigation de précision est une tâche très complexe. La plupart des systèmes de navigation sont basés seulement sur l’intégration des mesures provenant d’une centrale inertielle. Cette stratégie peut être utilisée pour suivre les mouvements du véhicule spatial seulement sur une courte durée, car les données estimées divergent rapidement. Dans le but d’améliorer la précision de la navigation, plusieurs auteurs ont proposé de fusionner les mesures provenant de la centrale inertielle avec des mesures d’images du terrain. Les premiers algorithmes de navigation utilisant l’imagerie du terrain qui ont été proposés reposent sur l’extraction et le suivi de traits caractéristiques dans une séquence d’images prises en temps réel pendant les phases d’orbite et/ou d’atterrissage de la mission. Dans ce cas, les traits caractéristiques de l’image correspondent à des pixels ayant une forte probabilité d’être reconnus entre des images prises avec différentes positions de caméra. En détectant et en suivant ces traits caractéristiques, le déplacement relatif du véhicule (la vitesse) peut être déterminé. Ces techniques, nommées navigation relative, utilisent des algorithmes de traitement d’images robustes, faciles à implémenter et bien développés. Bien que cette technologie a été éprouvée sur du matériel de qualité spatiale, le gain en précision demeure limité étant donné que la position absolue du véhicule n’est pas observable dans les mesures extraites de l’image. Les techniques de navigation basées sur la vision artificielle actuellement étudiées consistent à identifier des traits caractéristiques dans l’image pour les apparier avec ceux contenus dans une base de données géo-référencées de manière à fournir une mesure de position absolue au filtre de navigation. Cependant, cette technique, nommée navigation absolue, implique l’utilisation d’algorithmes de traitement d’images très complexes souffrant pour le moment des problèmes de robustesse. En effet, ces algorithmes dépendent souvent de la position et de l’attitude du véhicule. Ils sont très sensibles aux conditions d’illuminations (l’élévation et l’azimut du Soleil présents lorsque la base de données géo-référencée est construite doit être similaire à ceux observés pendant la mission). Ils sont grandement influencés par le bruit dans l’image et enfin ils supportent mal les multiples variétés de terrain rencontrées pendant la même mission (le véhicule peut survoler autant des zones de plaine que des régions montagneuses, les images peuvent contenir des vieux cratères avec des contours flous aussi bien que des cratères jeunes avec des contours bien définis, etc.). De plus, actuellement, aucune expérimentation en temps réel et sur du matériel de qualité spatiale n’a été réalisée pour démontrer l’applicabilité de cette technologie pour les missions spatiales. Par conséquent, l’objectif principal de ce projet de recherche est de développer un système de navigation autonome par imagerie du terrain qui fournit la position absolue et la vitesse relative au terrain d’un véhicule spatial pendant les opérations à basse altitude sur une planète. Les contributions de ce travail sont : (1) la définition d’une mission de référence, (2) l’avancement de la théorie de la navigation par imagerie du terrain (algorithmes de traitement d’images et estimation d’états) et (3) implémentation pratique de cette technologie.