The branching or tillering of crops is an important agronomic trait with a major impact on yield. Maintaining an appropriate number of branches allows the plant to use limited light resources and to produce biomass or yield more effectively. The branching process includes the initiation of the axillary meristem leading to bud formation and the further outgrowth of the axillary buds. Phytohormones, including cytokinins and auxin, are known to play major roles in regulating axillary bud outgrowth. Light signals, including light quantity and light quality, are among the most important factors regulating plant growth and are perceived by the action of specialized photoreceptors, including phytochromes. Phytochromes sense red (R) and far-red (FR) light and allow some plants to perceive and respond to competing neighbors by evoking the shade avoidance syndrome (SAS). One component of the SAS is inhibition of branching. Phytochrome B (phyB) is especially important in sensing shade signals and loss of phyB function results in a constitutive shade avoidance phenotype, including reduced branching. While it has been anecdotally reported that phyB-deficient Arabidopsis branches less than wild type, a detailed study of the defects in the process is lacking. In this research, the interactions between light signals, phytochromes and phytohormones in the regulation of branching were assessed using an integrated physiological, molecular and genetic approach.

Ανατομικές δομές με δενδρική τοπολογία απαντώνται συχνά στο ανθρώπινο σώμα και οπτικοποιούνται σε ιατρικές εικόνες χρησιμοποιώντας απεικονιστικές τεχνικές με ακτίνες-χ και τη χρήση σκιαγραφικού υλικού. Χαρακτηριστικά παραδείγματα τέτοιων δομών είναι το βρογχικό δένδρο εντός των πνευμόνων το οποίο οπτικοποιείται με εικόνες αξονικής τομογραφίας και τα γαλακτοφόρα δένδρα εσωτερικά του μαστού τα οποία οπτικοποιούνται με γαλακτογραφίες. Σκοπός της παρούσας διδακτορικής διατριβής αποτελεί η ανάπτυξη ενός συνόλου αλγοριθμικών μεθόδων για την αυτοματοποίηση της ανάλυσης των ανατομικών δομών του ανθρωπίνου σώματος που έχουν τοπολογία δένδρου ή τοπολογία δικτύου. Πιο συγκεκριμένα, οι δύο βασικοί στόχοι της διατριβής είναι η ανάπτυξη μεθόδων ειδικά σχεδιασμένων για τη ψηφιακή επεξεργασία των ιατρικών εικόνων που απεικονίζουν δομές με διακλαδώσεις και η ανάπτυξη μεθοδολογικών πλαισίων για τη διερεύνηση της σχέσης μεταξύ τοπολογίας και παθοφυσιολογίας αυτού του τύπου ανατομικών δομών. Το πρώτο κεφάλαιο της διατριβής παρουσιάζει μια βιβλιογραφική ανασκόπηση σχετικά με τις ανατομικές δομές του ανθρωπίνου σώματος με τοπολογία διακλαδώσεων καθώς και το κίνητρο για την παρούσα έρευνα. Οι επιμέρους ερευνητικοί στόχοι, οι κύριες συνεισφορές και η γενικότερη απήχηση της διατριβής αναφέρονται επίσης. Το δεύτερο κεφάλαιο εστιάζει στην κατάτμηση εικόνας. Η κατάτμηση εικόνας αποτελεί το πρώτο βήμα στη διαδικασία ανάλυσης ιατρικών εικόνων και στα συστήματα αναγνώρισης προτύπων και οι αλγόριθμοι κατάτμησης αποτελούν κρίσιμα τμήματα των σύγχρονων ιατρικών διαγνωστικών συστημάτων. Παρά την πλούσια βιβλιογραφία στην περιοχή, η ανάγκη για αποδοτικές μεθοδολογίες κατάτμησης εφαρμόσιμες σε μεγάλο εύρος απεικονιστικών τεχνικών παραμένει. Προσπαθώντας να αντιμετωπιστεί αυτή η ερευνητική πρόκληση, μια καινοτόμα και πλήρως αυτοματοποιημένη μεθοδολογία για την κατάτμηση των δενδρικών ανατομικών δομών παρουσιάζεται. Η βασική ιδέα είναι ο συνδυασμός τεχνικών ανίχνευσης ακμών με μεθόδους ανάπτυξης περιοχών για να επιτευχθεί αποδοτική κατάτμηση. Η υβριδική αυτή προσέγγιση εφαρμόστηκε και αξιολογήθηκε σε δύο σύνολα δεδομένων ιατρικών εικόνων από διαφορετικές απεικονιστικές τεχνικές (γαλακτογραφίες και αγγειογραφίες) και η απόδοσή της συγκρίθηκε με τεχνικές κατάτμησης της υπάρχουσας τεχνολογικής στάθμης. Το τρίτο κεφάλαιο επικεντρώνεται στην ανίχνευση των κόμβων διακλάδωσης το οποίο συνιστά ένα σημαντικό υπολογιστικό στάδιο στα πλαίσια της επεξεργασίας των ιατρικών εικόνων που απεικονίζουν δομές δενδρικής τοπολογίας. Οι κόμβοι διακλάδωσης αποτελούν σημεία-κλειδιά για τον προσδιορισμό της θέσης του δένδρου και η σωστή ανίχνευσή τους είναι ένα σημαντική για την αυτοματοποίηση διαδικασιών επεξεργασίας εικόνας όπως ευθυγράμμιση εικόνας, κατάτμηση εικόνας και ανάλυση των προτύπων διακλάδωσης. Ωστόσο, η ανάπτυξη αυτοματοποιημένων τεχνικών για την ανίχνευση των κόμβων διακλάδωσης δυσχεραίνεται από τα διαφορετικά επίπεδα θορύβου που υπάρχουν κατά μήκος της δενδρικής δομής. Η προτεινόμενη μεθοδολογία ανίχνευσης απαρτίζεται από δύο κύρια στάδια: ανίχνευση γωνιακών σημείων σε διάφορες κλίμακες και προσδιορισμό της θέσης της διακλάδωσης. Η βασική συνεισφορά της νέας μεθοδολογίας είναι η χρήση ενός τοπικά προσαρμοζόμενου κατωφλιού κατά τη φάση της ανίχνευσης προκειμένου να αντιμετωπιστεί αποδοτικά η ανίχνευση των σημείων διακλάδωσης που βρίσκονται στα χαμηλά δενδρικά επίπεδα. Η αξιολόγηση της μεθόδου πραγματοποιήθηκε χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων από κλινικές γαλακτογραφίες και η απόδοσης της συγκρίνεται με αντίστοιχες τεχνικές της υπάρχουσας τεχνολογικής στάθμης. Στο τέταρτο κεφάλαιο παρουσιάζονται καινοτόμες μεθοδολογίες για τον χαρακτηρισμό και την κατηγοριοποίηση των ανατομικών δενδρικών δομών στοχεύοντας στη διερεύνηση της συσχέτισης μεταξύ τοπολογίας και παθολογίας των αντίστοιχων οργάνων. Οι μέθοδοι περιλαμβάνουν κατηγοριοποίηση χρησιμοποιώντας περιγραφικά χαρακτηριστικά της τοπολογίας όπως η δενδρική ασυμμετρία, η χωρική κατανομή των σημείων διακλάδωσης, η στρεβλότητα των κλάδων και άλλα γεωμετρικά χαρακτηριστικά του δένδρου. Επιπρόσθετα σε αυτό το κεφάλαιο, ένα νέο μεθοδολογικό πλαίσιο προτείνεται για την ανάλυση δενδρικών τοπολογιών χρησιμοποιώντας διανύσματα που κωδικοποιούν τις σχέσεις παιδιού-γονέα των κόμβων και ελαστικό ταίριασμα μεταξύ των ακολουθιών. Η υπεροχή της νέας αυτής μεθόδου έναντι των μεθόδων της υπάρχουσας τεχνολογικής στάθμης για την κατηγοριοποίηση δένδρων αξιολογήθηκε πειραματικά ως προς ευαισθησία, ειδικότητα και ακρίβεια. Στο πέμπτο κεφάλαιο μελετώνται τεχνικές συλλογικής μάθησης. Η ενοποίηση πολλαπλών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης συνιστά σημαντική πρόοδο για τις μεθοδολογίες κατηγοριοποίησης και βασίζεται στην ιδέα του συνδυασμού των προβλέψεων ενός πλήθους κατηγοριοποιητών με σκοπό τη μεγιστοποίηση της ακρίβειας κατηγοριοποίησης. Τρεις τεχνικές συνδυαστικής μάθησης βασισμένες στην τεχνική της ενδυνάμωσης (boosting) και η χρήση ενός συνδυαστικού κανόνα που ονομάζεται Πρότυπο Απόφασης (Decision Template) χρησιμοποιούνται για τη βελτιστοποίηση της ακρίβειας που επιτυγχάνουν οι κατηγοριοποιητές βάσης. Τα πειραματικά αποτελέσματα επιβεβαιώνουν την υπεροχή των μεθόδων συλλογικής μάθησης. Κλείνοντας, τα συμπεράσματα της διατριβής παρουσιάζονται στο έκτο κεφάλαιο. Οι περιορισμοί των προτεινόμενων τεχνικών καθώς και οι προοπτικές για επιπρόσθετη ερευνητική εργασία αναλύονται. / Anatomical structures of branching topology are frequently met in the human body and are visualized in medical images using various image acquisition modalities. Examples of such structures include the bronchial tree in chest computed tomography images, the blood vessels in retinal images and the breast ductal network in x-ray galactograms. The current thesis aims at the development of a set of automated methods for the analysis of anatomical structures of tree and network topology. More specifically, the two main objectives include (i) the development of image processing methods for optimized visualization of anatomical branching structures, and (ii) the development of analysis frameworks sin order to explore the association between topology and pathophysiology of anatomical branching structures. The first chapter of the thesis presents a literature review regarding anatomical structures of the human body with branching topology and the motivation for this thesis. The specific research objectives, the main contributions and the impact of the thesis are also demonstrated. The second chapter focuses on image segmentation. Image segmentation is the first step of medical image analysis and pattern recognition systems and segmentation algorithms are critical components of today radiological diagnostic systems. Despite the large number of existing segmentation algorithms, the need for effective methodologies applicable to a range of imaging modalities still remains. Towards this challenge a novel and fully automated methodology for segmenting anatomical branching structures is presented. The main idea is the integration of edge detection techniques with region growing methods to achieve robust segmentation. The hybrid approach is applied and evaluated in two datasets of branching structures from different imaging modalities (x-ray galactograms and vasculature angiograms) and is compared to state-of-the-art segmentation techniques. The third chapter presents the image processing stage of detecting branching nodes of anatomical structures in medical images. The branching nodes are the key components for tree localization as well as topology modelling and node detection is a very important first step towards the automated processing of these structures including image registration, segmentation and analysis of branching patterns. Developing automated techniques for node detection is a very challenging task due to different levels of noise fluctuations throughout across tree levels. The proposed methodology of node detection consists of two main steps; multi-scale corner detection and branching localization. The main contribution of this work is the use of locally adaptive thresholding in the corner detection phase in order to facilitate node detection at lower tree levels. The evaluation of the methodology using a dataset of clinical galactograms and its comparison with state-of-the-art methods is also presented. In the forth chapter, novel methodologies for the classification of anatomical tree-shape structures are presented aiming at providing new insights into the association between topology and underlying pathology. The methods include classification using descriptive features of the branching topology such as the tree asymmetry index, the spatial distribution of branching nodes, the branch tortuosity and other geometry-based tree features. Additionally, in this chapter a novel framework is presented to analyze tree topologies using representative encodings of parent-child node relationships and elastic sequence matching techniques. The superiority of the new methods over state-of-the-art techniques in terms of sensitivity, specificity and accuracy is evaluated experimentally. In the fifth chapter the potential of ensemble learning schemes is explored. Ensemble schemes are important developments in classification methodology and are based on the idea to combine the predictions of multiple classifiers in order to maximize the classification accuracy. Three ensemble learning techniques based on the boosting technique and an effective combination rule named Decision Template are employed to optimize the accuracy of base classifiers. The experimental results confirm the superiority of ensemble techniques. Finally the conclusions of the thesis are presented in the sixth chapter. The limitations of the proposed approach and the perspectives for further work are discussed.

No description available.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Graduate

This dissertation investigates the growth of high quality GaN and InN thin films by plasma assisted molecular beam epitaxy (PAMBE). It also explores the growth of self-seeded GaN branching nanowires and p-type doping of InN, two topics of particular interest at present. The growth of high quality III-Nitride semiconductor thin films have been shown to be dependent on the group-III (metal) to nitrogen ratio. A metal-rich growth environment enhances the diffusion of the group-III adatoms through the formation of a group-III adlayer. By using a metal-rich growth environment, determined by growth rate studies using laser reflection interferometry or RHEED analysis of the surface, both GaN and InN films have been grown with a smooth surface morphology. Additionally the smooth surface morphology has beneficial effects on the electrical and optical properties of both materials. However, with the growth using a metal-rich environment, group-III droplets are present on all film surfaces, which can be an issue for device fabrication, as they produce facets in the crystal structure due to enhanced growth rates. MBE growth of GaN nanowires via the vapour liquid solid (VLS) and vapour solid (VS) growth techniques have so far been based on the N-rich growth regime. However, we have shown that the Ga-rich growth regime can be used to grow self-seeded one dimensional and hierarchical GaN nanowires. 7 µm long hierarchical GaN nanowires with at least three branches were grown and shown to have a high crystalline quality. The suggested growth mechanism is a self-seeding VLS process driven by liquid phase epitaxy at the nanoscale, while the branching growth was nucleated due to the Ga-rich growth regime by excess Ga droplets forming on the trunk during growth. The growth of vertical GaN nanowires has also been achieved using the same self-seeding process and the critical parameter seems to be the Ga to N ratio. Also, the growth rate of the Ga-rich grown GaN nanowires can supersede the growth rates reported from N-rich grown GaN nanowires by at least a factor of two. The fabrication of vertical and planar GaN nanowire devices has been demonstrated in this study. Two point and three point contacts were fabricated to the branching GaN nanowires in the planar direction with resistive measurements ranging from 200 - 900 kΩ, similar to chemical vapour deposition and MBE grown GaN nanowires. The nonlinear current-voltage characteristics from the three point contacts may lead to unique nano-devices. The planar nanowires have also shown to have potential as UV detectors. Schottky diodes were fabricated on the vertical nanowires, with values for the barrier heights consistent with bulk diodes. Mg and Zn doping studies of InN were also performed. Both InN:Mg and InN:Zn have strong photoluminescence only at low doping concentrations. However, the InN:Mg films have reduced mobilities with increased Mg content, whereas the mobility determined from the InN:Zn films is independent of Zn. When the InN:Zn film quality was improved by growing under the In-rich growth regime, electrochemical capacitance-voltage results suggest n{type conductivity, and strong photoluminescence was obtained from all of the films with four features seen at 0.719 eV, 0.668 eV, 0.602 eV and 0.547 eV. The features at 0.719 eV and 0.668 eV are possibly due to a near band edge to valence band or shallow acceptor transition, while the 0.547 eV has an activation energy of 60 meV suggesting a deep level acceptor.

This thesis presents an investigation of the charged B meson decay to the pseudoscalar-vector final state p°π±..The results presented in this thesis have been published in Physics Letters B, Volume 542, Issues 3-4, 29 August 2002, Pages 183-192.

Thesis (Ph. D.)--Oregon State University, 2005. / Printout. Includes bibliographical references (leaves 158-161). Also available on the World Wide Web.

Thesis (Ph. D.)--University of Hawaii at Manoa, 2003. / On title page "[eta]" appears as Greek symbol and "c̳" is a subscript. Includes bibliographical references (leaves 124-128).

Thesis (Ph. D.)--University of Chicago, Department of Physics, June 2000. / Includes bibliographical references. Also available on the Internet.