Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Erforschung des Zusammenhangs zwischen der Struktur der Metalloberfläche und der Verbundfestigkeit von thermisch gefügten Thermoplast-Metall-Verbunden. Dazu wird für die Haftungsmechanismen Stoff-, Kraft- und Formschluss an einem Minimalbeispiel rechnerisch gezeigt, dass verschiedene Oberflächenmerkmale (wahre Oberfläche, Strukturdichte, Aspektverhältnis, Hinterschnitte, Substrukturen) mit der Verbundfestigkeit in Verbindung stehen. Basierend darauf werden Oberflächenkenngrößen (standardisierte Rauheitsparameter, fraktale Dimension) gewählt, die die haftungsfördernden Strukturmerkmale möglichst umfassend einbeziehen. Daraus werden Hypothesen abgeleitet, die die Prognostizierbarkeit der Verbundfestigkeit aus Oberflächenkenngrößen für Thermoplast-Metall-Verbunde postulieren. Die experimentelle Überprüfung erfolgt an Aluminium im Verbund mit Polyamid 6 bzw. Polypropylen in Rohrtorsions-, Rohrzug- sowie Zugscherversuchen. Die Einstellung der Oberflächenstruktur des Aluminiums erfolgt durch mechanisches Strahlen, alkalisches Ätzen, thermisches Spritzen sowie Laserstrukturieren. Die Erfassung der Oberflächenstruktur erfolgt taktil sowie aus Querschliffaufnahmen. Die Höhe der Verbundfestigkeit kann anhand der Oberflächenstruktur erklärt und teilweise mit hoher Korrelation quantitativ in Verbindung gebracht werden. Bei taktiler Messung verhindert jedoch eine unzureichende Erfassung bestimmter Strukturmerkmale eine exakte Abbildung der tatsächlichen Oberflächenstruktur. Bei der Erfassung der Oberflächenstruktur aus Querschliffaufnahmen stellt die erreichbare Bildauflösung und -qualität einen limitierenden Faktor dar. Ebenso können aus der Oberflächenstruktur keine individuellen, strukturspezifischen Versagensmechanismen abgeleitet werden.:Inhaltsverzeichnis 5 Abbildungsverzeichnis 9 Tabellenverzeichnis 14 Abkürzungsverzeichnis 16 Symbolverzeichnis 17 1 Motivation 20 2 Stand der Wissenschaft und Technik 22 2.1 Verwendete Begriffe 22 2.2 Verbundwerkstoffe und Werkstoffverbunde 22 2.2.1 Faser-Kunststoff-Verbunde 24 2.2.2 Polymer-Metall-Verbunde 25 2.3 Fügen von Polymer-Metall-Verbunden 27 2.3.1 In-Mold Assembly 28 2.3.2 Kleben 28 2.3.3 Montage 29 2.3.4 Thermisches Fügen 31 2.4 Prüfung der Verbundfestigkeit 34 2.4.1 Prüfkörpergeometrien 34 2.4.2 Beständigkeit gegen Umwelteinflüsse 36 2.5 Verfahren zur Vorbehandlung der Metalloberfläche 38 2.5.1 Mechanisches Strahlen 39 2.5.2 Laserstrukturieren 40 2.5.3 Chemische und elektrochemische Verfahren 43 2.5.4 Beschichten 43 2.5.5 Weitere Verfahren 44 3 Zusammenhang zwischen Oberflächenstruktur und Verbundfestigkeit 46 3.1 Haftungsmechanismen 47 3.1.1 Stoffschluss 48 3.1.2 Kraftschluss 50 3.1.3 Formschluss 51 3.1.4 Skalenabhängigkeit 53 3.1.5 Eigenspannungen 54 3.1.6 Folgerungen 54 3.2 Charakterisierung der Oberflächenstruktur und Korrelation mit der Verbundfestigkeit 55 3.2.1 Standardisierte Rauheitsparameter 56 3.2.2 Fraktale Dimension 58 3.2.3 Anwendungsbeispiel 59 4 Zielstellung 62 4.1 Folgerungen aus dem Stand der Wissenschaft und Technik 62 4.2 Forschungshypothesen 63 5 Experimentelle Vorgehensweise 64 5.1 Charakterisierung der Ausgangswerkstoffe 64 5.2 Vorbehandlung der Metalloberflächen 67 5.2.1 Mechanisches Strahlen und alkalisches Ätzen 67 5.2.2 Thermisches Spritzen 68 5.2.3 Laserstrukturieren 68 5.3 Charakterisierung der Oberflächenstruktur 69 5.4 Mechanische Verbundprüfung 71 5.5 Verwendeter Fügeprozess 73 5.6 Statistische Betrachtung 75 6 Ergebnisse und Diskussion 77 6.1 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Oberflächenvorbehandlung 77 6.1.1 Rohrproben 77 6.1.1.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 77 6.1.1.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 81 6.1.1.3 Bruchflächenanalyse 85 6.1.2 Zugscherproben 90 6.1.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 90 6.1.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit den Oberflächenkennwerten 91 6.1.2.3 Bruchflächenanalyse 93 6.1.3 Ergebnisdiskussion 95 6.2 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Skalierung 97 6.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 97 6.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 102 6.2.3 Bruchflächenanalyse 102 6.2.4 Ergebnissdiskussion 106 7 Zusammenfassung und Folgerungen 108 8 Ausblick 112 Literaturverzeichnis 115 Anhang 129 / The aim of this work is to investigate the relationship between the structure of the metal surface and the compound strength of thermally joined thermoplastic-metal compounds. For this purpose, equations are derived for the adhesion mechanisms of material, force and form closure using a minimal example, which link various surface characteristics (true surface, structure density, aspect ratio, undercuts, substructures) with the compound strength. Based on this, surface parameters (standardized roughness parameters, fractal dimension) are chosen that incorporate the adhesion-promoting structural features as comprehensively as possible. From this, hypotheses are derived that postulate the predictability of compound strength from surface parameters for thermoplastic-metal composites. Experimental verification is carried out on aluminum in compounds with polyamide 6 or polypropylene in hollow cylinder torsion tests, hollow cylinder tensile tests as well as tensile shear tests. The surface of the aluminum is structured by mechanical blasting, alkaline etching, thermal spraying and laser structuring. The surface structure is recorded tactilely and from transverse micrographs. The height of the compound strength can be explained on the basis of surface structure and, in part, quantitatively related with high correlation. However, in the case of tactile measurement, nondetection of certain structural features prevents accurate mapping of the actual surface structure. When recording the surface structure from cross-section images, the achievable image resolution and quality is the limiting factor. Likewise, no individual, structure-specific failure mechanisms can be derived from the surface structure.:Inhaltsverzeichnis 5 Abbildungsverzeichnis 9 Tabellenverzeichnis 14 Abkürzungsverzeichnis 16 Symbolverzeichnis 17 1 Motivation 20 2 Stand der Wissenschaft und Technik 22 2.1 Verwendete Begriffe 22 2.2 Verbundwerkstoffe und Werkstoffverbunde 22 2.2.1 Faser-Kunststoff-Verbunde 24 2.2.2 Polymer-Metall-Verbunde 25 2.3 Fügen von Polymer-Metall-Verbunden 27 2.3.1 In-Mold Assembly 28 2.3.2 Kleben 28 2.3.3 Montage 29 2.3.4 Thermisches Fügen 31 2.4 Prüfung der Verbundfestigkeit 34 2.4.1 Prüfkörpergeometrien 34 2.4.2 Beständigkeit gegen Umwelteinflüsse 36 2.5 Verfahren zur Vorbehandlung der Metalloberfläche 38 2.5.1 Mechanisches Strahlen 39 2.5.2 Laserstrukturieren 40 2.5.3 Chemische und elektrochemische Verfahren 43 2.5.4 Beschichten 43 2.5.5 Weitere Verfahren 44 3 Zusammenhang zwischen Oberflächenstruktur und Verbundfestigkeit 46 3.1 Haftungsmechanismen 47 3.1.1 Stoffschluss 48 3.1.2 Kraftschluss 50 3.1.3 Formschluss 51 3.1.4 Skalenabhängigkeit 53 3.1.5 Eigenspannungen 54 3.1.6 Folgerungen 54 3.2 Charakterisierung der Oberflächenstruktur und Korrelation mit der Verbundfestigkeit 55 3.2.1 Standardisierte Rauheitsparameter 56 3.2.2 Fraktale Dimension 58 3.2.3 Anwendungsbeispiel 59 4 Zielstellung 62 4.1 Folgerungen aus dem Stand der Wissenschaft und Technik 62 4.2 Forschungshypothesen 63 5 Experimentelle Vorgehensweise 64 5.1 Charakterisierung der Ausgangswerkstoffe 64 5.2 Vorbehandlung der Metalloberflächen 67 5.2.1 Mechanisches Strahlen und alkalisches Ätzen 67 5.2.2 Thermisches Spritzen 68 5.2.3 Laserstrukturieren 68 5.3 Charakterisierung der Oberflächenstruktur 69 5.4 Mechanische Verbundprüfung 71 5.5 Verwendeter Fügeprozess 73 5.6 Statistische Betrachtung 75 6 Ergebnisse und Diskussion 77 6.1 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Oberflächenvorbehandlung 77 6.1.1 Rohrproben 77 6.1.1.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 77 6.1.1.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 81 6.1.1.3 Bruchflächenanalyse 85 6.1.2 Zugscherproben 90 6.1.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 90 6.1.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit den Oberflächenkennwerten 91 6.1.2.3 Bruchflächenanalyse 93 6.1.3 Ergebnisdiskussion 95 6.2 Verbundfestigkeit in Abhängigkeit von der Skalierung 97 6.2.1 Oberflächencharakteristika und Benetzung 97 6.2.2 Verbundfestigkeit und Korrelation mit Oberflächenkennwerten 102 6.2.3 Bruchflächenanalyse 102 6.2.4 Ergebnissdiskussion 106 7 Zusammenfassung und Folgerungen 108 8 Ausblick 112 Literaturverzeichnis 115 Anhang 129

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<p>Alzheimer’s disease (AD) is a degenerative disease with progressive deterioration of neural networks in the brain. Fractal dimension analysis (FD) of resting state blood oxygen level dependent (BOLD) signals acquired using functional magnetic resonance imaging (fMRI) allows us to quantify complex signalling in the brain and may offer a window into the network erosion. This novel approach can provide a sensitive tool to examine early stages of AD. As AD progresses, we expect to see a reduction in brain connectivity and signal complexity concurrent with biochemical changes (e.g. altered levels of N-acetyl aspartate (NAA), myoinositol (mI) and glutamate as measured using magnetic resonance spectroscopy, MRS), volumetric changes and abnormally high levels of brain iron.</p> <p>Over a series of 4 studies we examined the relationship of BOLD signal complexity and functional connectivity with documented MRI markers of pathology in AD (n=38) as compared to normal controls (NC) (n=16). AD subjects were in early stage of illness (mild to moderate impairment on the mini mental state exam, MMSE). We validated the temporal (short term (within minutes) and longer term (over a number of months)) consistency of FD measurement and choice of BOLD acquisition method (spiral vs. EPI), provided MRI sequence repeat time (TR) was kept constant. FD reduction (decrease in signal complexity) correlated with worsening pathological values on MRS (­NAA decrease and mI increase) and with a decrease in functional connectivity. This demonstrates that FD (signal complexity) reduces in proportion to AD severity. FD reduction is connected to functional connectivity measured through resting state network (RSN) analysis suggesting the reduction in FD relates to neuronal loss rather than altered vascularity. The narrow range of cognitive impairment (such as scores on the MMSE or the clinical dementia rating scale, CDR) likely precluded correlation between these measures and FD or RSN. Functional connectivity (RSN) was also reduced when brain iron levels were increased within certain network nodes (posterior cingulate cortex and lateral parietal cortex). Therefore iron deposition may play a role in network disruption of AD brains.</p> <p>The overall conclusion of this thesis is that signal complexity of BOLD fMRI signals, as measured with FD, may detect early pathology in the progression of AD. FD can detect neuronal changes in deep brain structures before volume loss in these structures and before significant changes in MRS markers were detectable between the AD and NC groups. An FD change mirrors disruptions in functional connectivity but detection is not limited to RSN nodes in the brain. This novel approach could further our understanding of AD and may be applied to other pathologies of the brain.</p> / Doctor of Philosophy (PhD)

En los ultimos años el número de casos de ceguera se ha reducido significativamente. A pesar de este hecho, la Organización Mundial de la Salud estima que un 80% de los casos de pérdida de visión (285 millones en 2010) pueden ser evitados si se diagnostican en sus estadios más tempranos y son tratados de forma efectiva. Para cumplir esta propuesta se pretende que los servicios de atención primaria incluyan un seguimiento oftalmológico de sus pacientes así como fomentar campañas de cribado en centros proclives a reunir personas de alto riesgo. Sin embargo, estas soluciones exigen una alta carga de trabajo de personal experto entrenado en el análisis de los patrones anómalos propios de cada enfermedad. Por lo tanto, el desarrollo de algoritmos para la creación de sistemas de cribado automáticos juga un papel vital en este campo. La presente tesis persigue la identificacion automática del daño retiniano provocado por dos de las patologías más comunes en la sociedad actual: la retinopatía diabética (RD) y la degenaración macular asociada a la edad (DMAE). Concretamente, el objetivo final de este trabajo es el desarrollo de métodos novedosos basados en la extracción de características de la imagen de fondo de ojo y clasificación para discernir entre tejido sano y patológico. Además, en este documento se proponen algoritmos de pre-procesado con el objetivo de normalizar la alta variabilidad existente en las bases de datos publicas de imagen de fondo de ojo y eliminar la contribución de ciertas estructuras retinianas que afectan negativamente en la detección del daño retiniano. A diferencia de la mayoría de los trabajos existentes en el estado del arte sobre detección de patologías en imagen de fondo de ojo, los métodos propuestos a lo largo de este manuscrito evitan la necesidad de segmentación de las lesiones o la generación de un mapa de candidatos antes de la fase de clasificación. En este trabajo, Local binary patterns, perfiles granulométricos y la dimensión fractal se aplican de manera local para extraer información de textura, morfología y tortuosidad de la imagen de fondo de ojo. Posteriormente, esta información se combina de diversos modos formando vectores de características con los que se entrenan avanzados métodos de clasificación formulados para discriminar de manera óptima entre exudados, microaneurismas, hemorragias y tejido sano. Mediante diversos experimentos, se valida la habilidad del sistema propuesto para identificar los signos más comunes de la RD y DMAE. Para ello se emplean bases de datos públicas con un alto grado de variabilidad sin exlcuir ninguna imagen. Además, la presente tesis también cubre aspectos básicos del paradigma de deep learning. Concretamente, se presenta un novedoso método basado en redes neuronales convolucionales (CNNs). La técnica de transferencia de conocimiento se aplica mediante el fine-tuning de las arquitecturas de CNNs más importantes en el estado del arte. La detección y localización de exudados mediante redes neuronales se lleva a cabo en los dos últimos experimentos de esta tesis doctoral. Cabe destacar que los resultados obtenidos mediante la extracción de características "manual" y posterior clasificación se comparan de forma objetiva con las predicciones obtenidas por el mejor modelo basado en CNNs. Los prometedores resultados obtenidos en esta tesis y el bajo coste y portabilidad de las cámaras de adquisión de imagen de retina podrían facilitar la incorporación de los algoritmos desarrollados en este trabajo en un sistema de cribado automático que ayude a los especialistas en la detección de patrones anomálos característicos de las dos enfermedades bajo estudio: RD y DMAE. / In last years, the number of blindness cases has been significantly reduced. Despite this promising news, the World Health Organisation estimates that 80% of visual impairment (285 million cases in 2010) could be avoided if diagnosed and treated early. To accomplish this purpose, eye care services need to be established in primary health and screening campaigns should be a common task in centres with people at risk. However, these solutions entail a high workload for trained experts in the analysis of the anomalous patterns of each eye disease. Therefore, the development of algorithms for automatic screening system plays a vital role in this field. This thesis focuses on the automatic identification of the retinal damage provoked by two of the most common pathologies in the current society: diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD). Specifically, the final goal of this work is to develop novel methods, based on fundus image description and classification, to characterise the healthy and abnormal tissue in the retina background. In addition, pre-processing algorithms are proposed with the aim of normalising the high variability of fundus images and removing the contribution of some retinal structures that could hinder in the retinal damage detection. In contrast to the most of the state-of-the-art works in damage detection using fundus images, the methods proposed throughout this manuscript avoid the necessity of lesion segmentation or the candidate map generation before the classification stage. Local binary patterns, granulometric profiles and fractal dimension are locally computed to extract texture, morphological and roughness information from retinal images. Different combinations of this information feed advanced classification algorithms formulated to optimally discriminate exudates, microaneurysms, haemorrhages and healthy tissues. Through several experiments, the ability of the proposed system to identify DR and AMD signs is validated using different public databases with a large degree of variability and without image exclusion. Moreover, this thesis covers the basics of the deep learning paradigm. In particular, a novel approach based on convolutional neural networks is explored. The transfer learning technique is applied to fine-tune the most important state-of-the-art CNN architectures. Exudate detection and localisation tasks using neural networks are carried out in the last two experiments of this thesis. An objective comparison between the hand-crafted feature extraction and classification process and the prediction models based on CNNs is established. The promising results of this PhD thesis and the affordable cost and portability of retinal cameras could facilitate the further incorporation of the developed algorithms in a computer-aided diagnosis (CAD) system to help specialists in the accurate detection of anomalous patterns characteristic of the two diseases under study: DR and AMD. / En els últims anys el nombre de casos de ceguera s'ha reduït significativament. A pesar d'este fet, l'Organització Mundial de la Salut estima que un 80% dels casos de pèrdua de visió (285 milions en 2010) poden ser evitats si es diagnostiquen en els seus estadis més primerencs i són tractats de forma efectiva. Per a complir esta proposta es pretén que els servicis d'atenció primària incloguen un seguiment oftalmològic dels seus pacients així com fomentar campanyes de garbellament en centres regentats per persones d'alt risc. No obstant això, estes solucions exigixen una alta càrrega de treball de personal expert entrenat en l'anàlisi dels patrons anòmals propis de cada malaltia. Per tant, el desenrotllament d'algoritmes per a la creació de sistemes de garbellament automàtics juga un paper vital en este camp. La present tesi perseguix la identificació automàtica del dany retiniano provocat per dos de les patologies més comunes en la societat actual: la retinopatia diabètica (RD) i la degenaración macular associada a l'edat (DMAE) . Concretament, l'objectiu final d'este treball és el desenrotllament de mètodes novedodos basats en l'extracció de característiques de la imatge de fons d'ull i classificació per a discernir entre teixit sa i patològic. A més, en este document es proposen algoritmes de pre- processat amb l'objectiu de normalitzar l'alta variabilitat existent en les bases de dades publiques d'imatge de fons d'ull i eliminar la contribució de certes estructures retinianas que afecten negativament en la detecció del dany retiniano. A diferència de la majoria dels treballs existents en l'estat de l'art sobre detecció de patologies en imatge de fons d'ull, els mètodes proposats al llarg d'este manuscrit eviten la necessitat de segmentació de les lesions o la generació d'un mapa de candidats abans de la fase de classificació. En este treball, Local binary patterns, perfils granulometrics i la dimensió fractal s'apliquen de manera local per a extraure informació de textura, morfologia i tortuositat de la imatge de fons d'ull. Posteriorment, esta informació es combina de diversos modes formant vectors de característiques amb els que s'entrenen avançats mètodes de classificació formulats per a discriminar de manera òptima entre exsudats, microaneurismes, hemorràgies i teixit sa. Per mitjà de diversos experiments, es valida l'habilitat del sistema proposat per a identificar els signes més comuns de la RD i DMAE. Per a això s'empren bases de dades públiques amb un alt grau de variabilitat sense exlcuir cap imatge. A més, la present tesi també cobrix aspectes bàsics del paradigma de deep learning. Concretament, es presenta un nou mètode basat en xarxes neuronals convolucionales (CNNs) . La tècnica de transferencia de coneixement s'aplica per mitjà del fine-tuning de les arquitectures de CNNs més importants en l'estat de l'art. La detecció i localització d'exudats per mitjà de xarxes neuronals es du a terme en els dos últims experiments d'esta tesi doctoral. Cal destacar que els resultats obtinguts per mitjà de l'extracció de característiques "manual" i posterior classificació es comparen de forma objectiva amb les prediccions obtingudes pel millor model basat en CNNs. Els prometedors resultats obtinguts en esta tesi i el baix cost i portabilitat de les cambres d'adquisión d'imatge de retina podrien facilitar la incorporació dels algoritmes desenrotllats en este treball en un sistema de garbellament automàtic que ajude als especialistes en la detecció de patrons anomálos característics de les dos malalties baix estudi: RD i DMAE. / Colomer Granero, A. (2018). Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/99745

La nécessaire représentation en échelle du monde nous amène à expliquer pourquoi la théorie des ondelettes en constitue le formalisme le mieux adapté. Ses performances sont comparées à d'autres outils : la méthode des étendues normalisées (R/S) et la méthode par décomposition empirique modale (EMD).La grande diversité des bases analysantes de la théorie des ondelettes nous conduit à proposer une approche à caractère morphologique de l'analyse. L'exposé est organisé en trois parties.Le premier chapitre est dédié aux éléments constitutifs de la théorie des ondelettes. Un lien surprenant est établi entre la notion de récurrence et l'analyse en échelle (polynômes de Daubechies) via le triangle de Pascal. Une expression analytique générale des coefficients des filtres de Daubechies à partir des racines des polynômes est ensuite proposée.Le deuxième chapitre constitue le premier domaine d'application. Il concerne les plasmas de bord des réacteurs de fusion de type tokamak. Nous exposons comment, pour la première fois sur des signaux expérimentaux, le coefficient de Hurst a pu être mesuré à partir d'un estimateur des moindres carrés à ondelettes. Nous détaillons ensuite, à partir de processus de type mouvement brownien fractionnaire (fBm), la manière dont nous avons établi un modèle (de synthèse) original reproduisant parfaitement la statistique mixte fBm et fGn qui caractérise un plasma de bord. Enfin, nous explicitons les raisons nous ayant amené à constater l'absence de lien existant entre des valeurs élevées du coefficient d'Hurst et de supposées longues corrélations.Le troisième chapitre est relatif au second domaine d'application. Il a été l'occasion de mettre en évidence comment le bien-fondé d'une approche morphologique couplée à une analyse en échelle nous ont permis d'extraire l'information relative à la taille, dans un écho rétrodiffusé d'une cible immergée et insonifiée par une onde ultrasonore / The necessary scale-based representation of the world leads us to explain why the wavelet theory is the best suited formalism. Its performances are compared to other tools: R/S analysis and empirical modal decomposition method (EMD). The great diversity of analyzing bases of wavelet theory leads us to propose a morphological approach of the analysis. The study is organized into three parts. The first chapter is dedicated to the constituent elements of wavelet theory. Then we will show the surprising link existing between recurrence concept and scale analysis (Daubechies polynomials) by using Pascal's triangle. A general analytical expression of Daubechies' filter coefficients is then proposed from the polynomial roots. The second chapter is the first application domain. It involves edge plasmas of tokamak fusion reactors. We will describe how, for the first time on experimental signals, the Hurst coefficient has been measured by a wavelet-based estimator. We will detail from fbm-like processes (fractional Brownian motion), how we have established an original model perfectly reproducing fBm and fGn joint statistics that characterizes magnetized plasmas. Finally, we will point out the reasons that show the lack of link between high values of the Hurst coefficient and possible long correlations. The third chapter is dedicated to the second application domain which is relative to the backscattered echo analysis of an immersed target insonified by an ultrasonic plane wave. We will explain how a morphological approach associated to a scale analysis can extract the diameter information

Současné vizuální markerové systémy mají jednu zásadní nevýhodu oproti tzv. markerless přístupům - pohyb kamery je omezen na oblast pokrytou markery. V každém snímku musí být marker dostatečně velký, aby jej bylo možné identifikovat a vypočítat pozici a rotaci kamery. Zároveň musí být dostatečně malý, aby se celý (nebo alespoň jeho podstatná část) vešel do záběru kamery. Avšak tyto požadavky jsou protichůdné. Tato práce nabízí řešení tohoto problému za pomoci konceptu Marker Fields. Jde o strukturu, jejíž přítomnost je možné v obraze kamery snadno detekovat a identifikovat část, na kterou se kamera právě dívá, a to na základě jakékoli (malé) podoblasti s definovanou velikostí. Aby bylo možné podoblasti identifikovat zblízka i zdálky, nejsou od sebe odděleny, ale do velké míry se překrývají. V této práci jsou vysvětleny různé implementace konceptu marker fields, spolu s jejich zamýšleným použitím a výhodami a nevýhodami. Jako důkaz použitelnosti marker fields v reálném světě, se druhá největší část této práce věnuje popisu jejich reálných aplikací.

This document deals with introduction focused on pragmatically oriented research at branch of theoretical computer science and with presentation of designed methods for chosen application topics. At this study the theoretical subject is represented by kind of generative system - multisequential grammar and application topics are chosen according to possibilities supported by multisequential grammars. In order to follow results published by Thompson (see [9]), Lindenmayer (see [26]), Mandelbrot (see [8]) and also studies published by Morneau (see [17]), which shows the relation between natural laws and human discipline - mathematics, we study the applications of multi-sequential grammars from two points of view: generative L-systems (which further includes applications of fractal geometry and biomathematics) and natural language processing (which further includes the design of proper abstract language). Some problems related to compiler construction are also mentioned.

L'analyse de séries temporelles biomédicales chaotiques tirées de systèmes dynamiques non-linéaires est toujours un challenge difficile à relever puisque dans certains cas bien spécifiques les techniques existantes basées sur les multi-fractales, les entropies et les graphes de récurrence échouent. Pour contourner les limitations des invariants précédents, de nouveaux descripteurs peuvent être proposés. Dans ce travail de recherche nos contributions ont porté à la fois sur l’amélioration d’indicateurs multifractaux (basés sur une fonction de structure) et entropiques (approchées) mais aussi sur des indicateurs de récurrences (non biaisés). Ces différents indicateurs ont été développés avec pour objectif majeur d’améliorer la discrimination entre des signaux de complexité différente ou d’améliorer la détection de transitions ou de changements de régime du système étudié. Ces changements agissant directement sur l’irrégularité du signal, des mouvements browniens fractionnaires et des signaux tirés du système du Lorenz ont été testés. Ces nouveaux descripteurs ont aussi été validés pour discriminer des fœtus en souffrance de fœtus sains durant le troisième trimestre de grossesse. Des mesures statistiques telles que l’erreur relative, l’écart type, la spécificité, la sensibilité ou la précision ont été utilisées pour évaluer les performances de la détection ou de la classification. Le fort potentiel de ces nouveaux invariants nous laisse penser qu’ils pourraient constituer une forte valeur ajoutée dans l’aide au diagnostic s’ils étaient implémentés dans des logiciels de post-traitement ou dans des dispositifs biomédicaux. Enfin, bien que ces différentes méthodes aient été validées exclusivement sur des signaux fœtaux, une future étude incluant des signaux tirés d’autres systèmes dynamiques nonlinéaires sera réalisée pour confirmer leurs bonnes performances. / The analysis of biomedical time series derived from nonlinear dynamic systems is challenging due to the chaotic nature of these time series. Only few classical parameters can be detected by clinicians to opt the state of patients and fetuses. Though there exist valuable complexity invariants such as multi-fractal parameters, entropies and recurrence plot, they were unsatisfactory in certain cases. To overcome this limitation, we propose in this dissertation new entropy invariants, we contributed to multi-fractal analysis and we developed signal-based (unbiased) recurrence plots based on the dynamic transitions of time series. Principally, we aim to improve the discrimination between healthy and distressed biomedical systems, particularly fetuses by processing the time series using our techniques. These techniques were either validated on Lorenz system, logistic maps or fractional Brownian motions modeling chaotic and random time series. Then the techniques were applied to real fetus heart rate signals recorded in the third trimester of pregnancy. Statistical measures comprising the relative errors, standard deviation, sensitivity, specificity, precision or accuracy were employed to evaluate the performance of detection. Elevated discernment outcomes were realized by the high-order entropy invariants. Multi-fractal analysis using a structure function enhances the detection of medical fetal states. Unbiased cross-determinism invariant amended the discrimination process. The significance of our techniques lies behind their post-processing codes which could build up cutting-edge portable machines offering advanced discrimination and detection of Intrauterine Growth Restriction prior to fetal death. This work was devoted to Fetal Heart Rates but time series generated by alternative nonlinear dynamic systems should be further considered.

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