Archive for the 'amira' Category

logiciels du laboratoire Jean Kuntzmann

http://www-lmc.imag.fr/Logiciels/index.html

Les liens qui suivent pointent vers les logiciels développés dans nos différentes équipes:

Souvent ils utilisent des outils de developpement

ARTIS

AMIRA (juil. 2007) AMIRA is an Advanced 3D Visualization and Volume Modeling.
PPM (juil. 2007) The acronym PPM stands for Parallel Particle Mesh library. PPM is a software layer between the Message Passing Interface (MPI) and codes for simulations of physical systems using hybrid particle-mesh methods.
Basilic (dec. 2006) Basilic est un serveur de bibliographie pour les équipes de recherche. Il automatise et facilite la diffusion des publications scientifiques sur Internet, en générant automatiquement des pages webs à partir d’une base de données.
DCINPW (dec. 2006) Dynamic Canvas for Immersive Non-Photorealistic Walkthroughs
Freestyle (dec. 2006) Freestyle est un logiciel permettant de faire du rendu non photoréaliste de scènes 3D à base de lignes.
libQGLViewer (dec. 2006) libQGLViewer est une bibliothèque GPL écrite en C++, basée sur openGL et Qt, qui permet de rapidement développer des applications de visualisation 3D.
SciPres (dec. 2006) SciPres est un système pour créer des présentations animées.
TiffIO (dec. 2006) TiffIO est un plugin qui permet à n’importe quelle application basée sur la bibliothèque Qt de lire/écrire des images au format TIFF dans des QImages.
VRender (dec. 2006) VRender permet de faire du rendu vectoriel de données 3D telles qu’elles apparaissent dans une fenêtre OpenGL au format Postscript, XFig (et bientôt SVG).
X3DToolKit (dec. 2006) X3DToolKit est une bibliothèque GPL écrite en C++ qui permet de charger, d’afficher et de traiter des scènes 3D au format X3D.

BIPOP-CASYS

HUMANS (janv. 2007) Toolbox pour la simulation des humanoïdes
MODULOPT (janv. 2007) librairie d’optimisation
SICONOS (janv. 2007) plateforme pour la simulation des systèmes dynamiques non-réguliers
GIVARO (sept. 2005) Une bibliothèque générique pour les corps finis et leurs extensions
Simplicial Homology (oct. 2004) Un module proposé pour GAP pour le calcul de groupes d’homologies de complexes simpliciaux
FFLAS (juil. 2004) Finite Field Linear Algebra Subroutines
LinBox (août 2002) Une bibliothèque générique pour l’algèbre linéaire exacte
FRIDAY (nov. 2000) Systèmes dynamiques.
DAE (nov. 1999) Equations Différentielles Algébriques
EQDL (nov. 1999) Systèmes et Equations Différentiels Linéaires
LAMEX (août 1996) Systèmes dynamiques

EDP

Life (mars 2009) une librairie pour la résolution d’équations aux dérivées partielles en 1D,2D et 3D par des méthodes de Galerkin de type h/p.
NAUTil (mars 2009) von Neumann Analysis Utilities : routines Maple pour l’automatisation
de l’analyse de stabilité linéaire de schémas aux différences finies.
SPASS (mars 2009) Signal Processing for ASynchronous Systems : routines Matlab pour le l’échantillonnage non uniforme et le traitement du signal asynchrone.

EVASION

SOFA (fev. 2007) Sofa est une librairie C+ open souce pour la modélisation et la simulation de scènes mécaniques comportant des modèles très divers en interaction…

LEAR

detectors (dec. 2006) A joint comparison of affine covariant regions by LEAR, Oxford, Leuven and Prague (the test setup and the binaries.
IPLD (dec. 2006) Interest Point Detectors & Test Sequences
KAS (dec. 2006) Groups of adjacent contour segments: sofware for detecting Vitto’s local shape features.
Part-Detect (dec. 2006) Scale-invariant Shape Features for Recognition of Object Categories
Point detector (dec. 2006) an Interest Point Destector Software
Statlearn (dec. 2006) Statlearn is a MatLab toolbox for easy manipulation of different classification methods (supervised learning) and multidimensional distributions (unsupervised learning), developed by Guillaume Bouchard.

MGMI

Géodésique (nov. 2002) Calcul de Géodésiques.

MOISE

Dassflow (janv. 2007) logiciel de simulation en hydraulique fluviale
AGRIF (dec. 2006) Logiciel de raffinement adaptatif de maillages structurés
Rheolef (dec. 2006) Environnement de calcul par éléments finis

SMS

Matlab Wavelet Denoising Toolbox (mars 2008) Un ensemble de procédures (scripts) pour le débruitage de signaux bruités à
l’aide de méthodes diverses de décomposition en ondelettes (déterministes et bayésiennes)
sont implémentées et discutées.
Mouvement Brownien Fractionnaire et Multifractionnaire (mars 2008) Autour des mouvements browniens fractionnaires et multifractionnaires :
Plusieurs procédures (scripts) pour simuler une trajectoire discrétisée d’un mouvement brownien fractionnaire ou multifractionnaire et en estimer les param\`etres sont implémentées
et/ou discutées en S-plus et/ou Matlab.
LogiFiab (janv. 2007) LogiFiab met en oeuvre les principaux modèles probabilistes et tests statistiques pour l’évaluation de la fiabilité des logiciels.
Smoothing Toolbox (nov. 2005) Boite a outils Matlab pour le lissage et la regression non
parametrique.
Empirical Bayes Thresholding (nov. 2005) Selection de seuil pour l’estimateur des ondelettes
par Bayes empirique
BLISS (nov. 2005) Programme de Séparation Aveugle de Sources
MacSurvival (dec. 1996) Implémentation de techniques d’analyse des données censurées. Unique logicile de survie sur Mac incluant des méthodes non paramétriques d’estimation lisse du taux de hasard

matlab and amira; how to integrate complex calculus into Amira using MATLAB

http://www.amiravis.com/documentation/521/amira/usersguide/tutmatlab.html

2.14 Using MATLAB Scripts

In this tutorial you will learn how to integrate complex calculus into Amira using MATLAB (The MathWorks, Inc) by the means of the CalculusMatlab module.

In order to use the CalculusMatlab module, MATLAB 7 must be correctly installed on your computer. The CalculusMatlab module establishes a connection to the MATLAB computational engine that was registered during installation. If you did not register during installation, on the Windows command line you can enter the command:

  • matlab /regserver

The limitations of the CalculusMatlab module are listed in its documentation.

This tutorial covers the following topics:

  1. Loading and executing a MATLAB script.
  2. Lowpass filtering on images.
  3. Controlling the script with a time slider.
  4. Thresholding on a volume.

2.14.1 Lowpass Filtering on Images

In this section we will learn how to apply a lowpass filter on an Amira image using the MATLAB Fourier transformation. This example shows how to pass data and control variables from Amira to MATLAB, execute a MATLAB script, and import the data back into Amira

.

  • Load the lena.png image file located in subdirectory data/tutorials/matlab.
  • Choose Luminance in the Channel Conversion field as shown in Figure 34.
  • Right click on the green icon and choose CalculusMatlab from the Compute section.

A new red icon appears, the CalculusMatlab module that will try to connect to the MATLAB engine. This may take a while.

Figure 34: Loading the image
  • Load the script lowpass.m located in subdirectory data/tutorials/matlab by clicking the Read button of the File port.
  • Execute the script by clicking on the buffer button of the Execute port.
  • Connect an OrthoSlice to the filtered image result.

The module uses the MATLAB computation engine which has its own user interface.

You can easily show or hide the MATLAB console using the checkbox in the options field. The MATLAB console is very useful for debugging purposes because it allows you to access variables of the MATLAB workspace. Any variable not cleared by the MATLAB « clear » command in the script is accessible in the MATLAB workspace, even after finishing the current CalculusMatlab computation (see the CalculusMatlab documentation).

Figure 35: The CalculusMatlab module

In addition you can control scalar parameters of the script using time sliders:

  • Create a time slider (File/Create/Data/Time).
  • Connect the CalculusMatlab module to the time slider.
  • Change the line cutoff=0.05 to cutoff=t in the script (see the CalculusMatlab documentation for more information about the keyword t).
  • Click on the time slider and adjust the value that will be assigned to w. Right mouse click in the text field of the time slider and select Configure to adjust the data range of the parameters.

Figure 36: Left: original Right: lowpass filtered

Note: To handle RGBA image filtering, you must load the image with Color Field Channel Conversion and treat each channel separately in the script.

2.14.2 Thresholding on a Volume

In this section we will learn how to apply a threshold to a volume. This is done by setting a value for a threshold. If the value for the voxel is less than the threshold, the voxel value is assigned the value of zero. If it is above the threshold, it is assigned a value of 255.

  • Load the file lobus.am located in subdirectory data/tutorials.
  • Right click on the green icon and choose CalculusMatlab from the Compute section.
  • Load the script threshold.m located in subdirectory data/tutorials/matlab by clicking the Read button of the File port.
  • Execute the script by clicking on the buffer button of the Execute port.

A new green icon appears, the Lattice that will hold the threshold result. Connect an OrthoSlice or a Voltex to see the result.

Note: Any variable accessed by MATLAB and pushed back into the Amira workspace will lose its voxel size information. You will need to correct the voxel size manually using the Crop Editor.

toulouse – Microcirculation : relations structure/fonction et imagerie fonctionnelle

http://www.imft.fr/recherche/gemp/theme1/operation13.html

Le couplage entre l’activité neuronale et l’hémodynamique microvasculaire est réalisé par une variation active du diamètre des artérioles nourricières. Ce couplage est à la base des techniques d’imagerie fonctionnelle cérébrale qui ont permis, depuis une dizaine d’années, des progrès importants dans l’étude des fonctions cognitives du cerveau humain. En effet, ces techniques reposent sur la mesure indirecte de paramètres liés à l’hémodynamique. Dans ce contexte, dans le cadre de l’ACI Technologies pour la Santé 02TS031, en collaboration avec l’INSERM U455 et le Laboratoire de Physique de la Matière Condensée (UMR 7643), notre objectif à long terme est de comprendre l’effet des variations de diamètre des artérioles nourricières sur l’hémodynamique microvasculaire à l’échelle du volume élémentaire de mesure de ces techniques d’imagerie. Les difficultés proviennent de la complexité de la microcirculation, dont la caractéristique principale est la très grande hétérogénéité à toutes les échelles caractéristiques de l’architecture et du transport microvasculaire.

Evolution temporelle de l’aimantation à l’échelle microscopique (Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle) : nous avons proposé une approche analytique originale permettant d’obtenir des solutions analytiques, complètes ou asymptotiques, de l’évolution spatiale et temporelle de l’aimantation à l’échelle du vaisseau capillaire, puis d’en déduire sa résultante spatiale (grandeur mesurée en IRMf). Le cas de référence simple d’un capillaire cylindrique infini de susceptibilité magnétique uniforme (et dépendant de la concentration en hémoglobine) dans un milieu infini de susceptibilité constante, soumis à un champ magnétique extérieur appliqué, a été considéré. Dans ce cas, l’expression des inhomogénéités de champ magnétique induites par la discontinuité de susceptibilité est connue. L’équation qui régit le transport de l’aimantation est l’équation de Bloch-Torrey, qui inclue les termes classiques de diffusion et convection auxquels s’ajoutent un terme de précession autour du champ magnétique local et un terme de relaxation. Cette équation a été simplifiée par moyennage temporel sur la période de précession des spins, puis par des arguments dimensionnels, et résolue analytiquement par la méthode des fonctions de Green. L’analyse asymptotique de la solution a permis d’obtenir l’expression analytique d’un champ inhomogène équivalent aux temps longs (t > 500 ms), dû à la diffusion des protons [Castets et al, Arch Physiol Biochem, 2004].

Ecoulement sanguin à l’échelle du réseau microvasculaire : les modèles numériques unidimensionnels non-linéaires de l’écoulement sanguin dans la microcirculation ont été développés et validés expérimentalement, in vivo chez l’animal, depuis une quinzaine d’années, pour des réseaux de petite taille. Dans ces modèles, l’hétérogénéité architecturale constitue une donnée de la simulation. L’hétérogénéité dynamique est représentée par des lois phénoménologiques décrivant les comportements rhéologiques non linéaires de la microcirculation. Nous avons adapté ces modèles pour pouvoir traiter des réseaux de grande taille (40 000 segments). Ces améliorations ont permis la simulation de l’écoulement dans un réseau microvasculaire humain (données morphométriques fournies par F. Cassot, INSERM U455) [Lorthois et al. Journal of Vascular Research, 2006]. Parallèlement, en collaboration avec Vincent Fleury du Laboratoire de Physique de la Matière Condensée (UMR 7643) puis du GMCM à Rennes, nous avons travaillé, à partir du modèle de morphogénèse vasculaire initialement proposé par Vincent Fleury, sur la génération automatique de réseaux modèles quasi-bidimensionnels, intermédiaires entre arbres et maillages, dont la densité vasculaire et le taux de présence d’anastomose (connections directes entre artérioles et veinules) peuvent être contrôlés, ainsi que le nombre d’artérioles terminales et de veinules principales (modèles stochastiques d’angiogenèse, adaptés des modèles de croissance laplacienne). Après construction de la matrice de connectivité de ces réseaux modèles (matrice creuse 40 000 x 40 000 pour un réseau construit sur 200 x 200 capillaires), la simulation de l’écoulement a été mise en œuvre. Le travail en cours sur ces deux types de réseaux concerne l’influence des conditions aux limites imposées ainsi que l’influence des paramètres empiriques décrivant l’effet de ségrégation de phase. Les perspectives à court terme sont l’étude des territoires vasculaires associés aux artérioles et veinules principales ainsi que l’influence d’une variation de diamètre d’une ou plusieurs artérioles sur l’étendue de ces territoires et sur les variations des paramètres intégrés (moyenne et distribution statistique de l’hématocrite, débit tissulaire, temps de transit moyen, résistivité globale, …).

Morphogenèse vasculaire : La morphologie finale des réseaux générés automatiquement en collaboration avec V. Fleury est très dépendante des conditions aux limites imposées, notamment de la position des rudiments artériels et veineux. Pour progresser vers une modélisation tridimensionnelle qui puisse être représentative de l’architecture de la circulation cérébrale, nous nous sommes donc focalisés sur la détermination des conditions aux limites et de leurs modifications lors du développement embryonnaire du cerveau. Pour cela, nous avons observé le développement de la vasculature du cerveau chez l’embryon de poulet. Nous avons montré que, comme dans le cas du sac vitellin, la chronologie de la morphogenèse vasculaire est complexe. Les artères sont les premières à se développer. Puis, une première arborescence veinulaire apparaît, dans un territoire distinct du territoire artériel (configuration cis-cis). Enfin une seconde arborescence veinulaire apparaît, qui se développe en parallèle à l’arborescence artérielle (configuration cis-trans). Nous avons expliqué ce phénomène de transition vasculaire en démontrant qu’il est dû au remodelage mécanique du réseau capillaire à proximité des grosses artères déconnectées de ce réseau, contrairement à notre idée initiale qui se focalisait sur l’influence des conditions aux limites. Nous avons par ailleurs montré que la transition de la configuration cis-cis, initialement moins résistive, à la configuration cis-trans, initialement plus résistive, est liée à la croissance de l’organe et aux gradients de contraintes dans le tissu interstitiel générés par cette croissance. Nous avons présenté un modèle mécanistique simple permettant d’évaluer la taille de l’organe à partir de laquelle se produit cette transition et affiné ce modèle mécanistique par des simulations numériques de type « réseau » dans des vasculatures idéalisées d’organes en croissance [Al-Kilani et al. Physical Review E, à paraître]. Les résultats obtenus dépassent le cadre initialement prévu dans ce travail puisqu’ils apportent un éclairage nouveau sur le rôle des facteurs mécaniques dans la morphogenèse vasculaire, plus particulièrement dans le cadre de la controverse sur le rôle respectif des facteurs génétiques et épigénétiques dans la différentiation artério-veineuse. La prise en compte, dans le modèle de morphogenèse vasculaire développé par V. Fleury, du remodelage mécanique du réseau capillaire à proximité des grosses artères déconnectées de ce réseau reste cependant à réaliser pour que ce modèle soit capable de prédire la transition observée. Cette étape, indispensable à la génération automatique de réseaux tridimensionnels, est encore inachevée.

Dispersion de traceur en milieu poreux à matrice diffusante : une étude expérimentale portant sur la dispersion de traceur en milieu poreux à matrice diffusante (micro-canaux dans un hydrogel) a débuté, dans le contexte de la mesure clinique du débit sanguin cérébral par Tomographie à Emission de Positrons (TEP) [Billanou et al., Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering, à paraître].

Etude de la ségrégation de phase au niveau d’une bifurcation divergente : Cf thème Microhydrodynamique.

Publications récentes

M. Castets, S. Lorthois et F. Cassot : « Toward a model of the BOLD effect accounting for microvascular heterogeneity », Archives of Physiology and Biochemistry 2004 ; 112 (Supplement September), p94 (A).

S. Lorthois, F. Cassot et F. Lauwers : « Numerical simulation of blood flow in large microvascular networks of the human cerebral cortex : hemodynamic variations induced by arteriolar vasodilations », Journal of Vascular Research 2006 ; 43(S1), p42 (A).

I. Billanou, P. Duru, S. Lorthois, D. Bourrier and M. Dilhan. “Flow of concentrated red blood cells suspensions in micro-channels : experimental techniques”. CD-ROM du 3ème Congrès Français de Microfluidique 2006 ; 10 pages.

I. Billanou, S. Lorthois et M. Quintard. “A new experimental set-up for the study of tracer exchange between a network of channels and a diffusive matrix: application to kinetic modeling in PET. » à paraître dans Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering.

A. Al-Kilani, S. Lorthois,  T.-H. Nguyen, F. Le Noble,  A. Cornelissen,  M. Unbekandt,  O. Boryskina, L. Leroy and V. Fleury. “During vertebrate development, arteries exert a morphological control over the venous pattern through physical factors”, à paraître dans Physical Review E.


Thèse en cours

I. Billanou, Modélisation expérimentale et théorique pour la quantification du débit sanguin par Tomographie à Emission de Positrons (TEP). Thèse financée par l’Institut de Recherche Pierre Fabre et la Région Midi-Pyrénées.


Plouraboué toulouse biomécanique « brain circulation »

http://www.imft.fr/recherche/gemp/theme1.html

Responsables : S. Lorthois, F. Plouraboué

Présentation générale

La biomécanique constitue un vaste champ d’investigation mettant en jeu des problématiques complexes à l’interface de la mécanique, de la physique et de la biologie. Dans ce contexte, les opérations de recherches menées au sein du groupe GEMP se focalisent sur des thématiques qui peuvent être enrichies par l’adoption du point de vue de la mécanique et de la physique des milieux hétérogènes. Ce point de vue nous a conduit à développer et/ou à appliquer des outils d’analyse et de modélisation mettant en jeu des constituants biologiques. Ces outils peuvent être de nature expérimentale, numérique ou théorique. Dans tous les cas, leur caractère pluri-disciplinaire place naturellement nos activités dans le cadre de collaborations avec différentes équipes de compétences complémentaires. Ces collaborations, mentionnées ci après pour chacune des opérations de recherches, ont pour la plupart été menées dans un cadre institutionnel plus large, notamment le GDR 2760 « Interactions Fluides Structures Biologiques », auquel sont aussi associés d’autres groupes du laboratoire.

Opérations de recherche

Toulouse – Sylvie LORTHOIS – Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse // neuro

Sylvie LORTHOIS

http://www.imft.fr/page_perso/lorthois/index.html

Chargée de Recherche CNRS
Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse (UMR CNRS 5502)
Groupe d’Etude sur les Milieux Poreux

Mail : lorthois@imft.fr
Tel : (33) 5 61 28 58 74
Fax : (33) 5 61 28 59 93

Octobre 2001 : Chargée de Recherches CNRS

Activités de recherche :

Mes travaux ont porté sur différents aspects biomécaniques des micro- ou macrocirculations cérébrales. Ils ont fait l’objet d’une approche pluridisciplinaire associant les concepts et les outils de la Mécanique des Fluides à des interrogations de portée médicale, concernant principalement l’imagerie fonctionnelle cérébrale et la physiopathologie des maladies cérébrovasculaires.

Depuis Octobre 2001, je m’intéresse aux relations structure / fonction en microcirculation et aux implications concernant l’Imagerie fonctionnelle cérébrale. Dans ce cadre, afin de mieux comprendre l’architecture des réseaux microvasculaires cérébraux matures, je m’intéresse à la morphogenèse de ces réseaux.

Haut de page

Encadrement (Masters et Doctorants) :

Isabelle GILLIERON : Stage de DEA de Dynamique des Fluides, Université Paul Sabatier (2002) : « Etude théorique du transport de l’aimantation dans un microvaisseau soumis à un champ magnétique temporellement variable ». Encadrement à 90% en collaboration avec F. Cassot.
Tania EGUIENTA : Stage de Master Recherche de Dynamique des Fluides, Ecole Nationale Supérieure de Construction Aéronautique (2005) : « Simulation de l’écoulement sanguin micro-vasculaire dans des réseaux de grande taille ». Encadrement à 90% en collaboration avec F. Cassot.
Ian BILLANOU : Stage de Master Recherche,  Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille (2006) : « Etude expérimentale de l’écoulement sanguin en microcanaux ». Encadrement à 50% en collaboration avec P. Duru.

Mélanie CASTETS : Doctorat de Dynamique des fluides, INPT (2003-2005) : « Transport de l’aimantation dans la microcirculation sanguine cérébrale : Application à l’Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf) ». Encadrement à 90% en collaboration avec F. Cassot.
Gaëlle GUILLEMOT : Thèse SEVAB au Laboratoire de Biologie et Bioprocédés (2003-2006) : « Compréhension des mécanismes à l’origine de l’adhésion de Saccharomyces cerevisiae sur acier inoxydable. Implications pour l’hygiène des surfaces en industrie agroalimentaire ». Encadrement à 10% en collaboration avec Ph. Schmitz et M. Mercier-Bonin.
Matthieu ADOUE : Thèse SEVAB au Laboratoire de Biologie et Bioprocédés (2004-2007) : « Etude de la formation du film primaire en milieu marin : incidence sur l’adhesion des micro organismes ». Encadrement à 10% en collaboration avec Ph. Schmitz et M. Mercier-Bonin.
Ian BILLANOU : Doctorat de Dynamique des Fluides, INP Toulouse : « Modélisation expérimentale et théorique pour la quantification du débit sanguin par Tomographie à Emission de Positrons (TEP) ». Financement Pierre Fabre – Région Midi-Pyrénées. Encadrement à 70% en collaboration avec M. Quintard et P. Duru.

Haut de page

Collaborations Passées et Présentes :

INSERM U825 « Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques », Toulouse
(F. Cassot, F. Lauwers, J.P. Marc-Vergnes, P. Celsis)
Matière et Système Complexes (UMR CNRS 7057), Paris
(V. Fleury, A. Cornelissen)
Institut de Recherches « Pierre Fabre », Toulouse
(J.M. Lagarde, D. Black)
Laboratoire d’Architecture et d’Analyse des Systèmes (UPR CNRS 8001), Toulouse
(M. Dilhan, D. Bourrier)
Laboratoire d’Ingénierie des Systèmes et des Procédés Biologiques (UMR CNRS 5504), Toulouse
(Ph. Schmitz, M. Mercier-Bonin)
Laboratoire de Modélisation en Mécanique (UMR CNRS 7607), Paris
(P.Y. Lagrée)
Department of Mechanical Engineering, UC Berkeley
(Prof. S.A. Berger)
Department of Radiology, UC San Francisco
(D. Saloner, L.D. Jou)
INSERM U143 « Hémostase, Biologie Vasculaire », Le Kremlin-Bicêtre
(E. Anglés-Cano)

Haut de page

Publications dans des revues

S. Lorthois et  P.-Y. Lagrée : Ecoulement dans un convergent axisymétrique : calcul de la contrainte de cisaillement pariétale maximale, Comptes Rendus de l’Académie des Sciences, Série IIb 2000 : 328, 33-40.
S. Lorthois, P.-Y. Lagrée, J.-P. Marc-Vergnes et F. Cassot : Maximal wall shear stress in arterial stenoses : application to the internal carotid arteries, ASME Journal of Biomechanical Engineering 2000 : 122, 661-666.
S. Lorthois, P. Schmitz et  E. Anglés Cano : Experimental study of fibrin embolization under shear flow, Journal of Adhesion 2000 : 72, 229-239.
S. Lorthois, P. Schmitz et E. Anglés Cano : Experimental study of fibrin/fibrin specific molecular interactions using a sphere/plane adhesion model, Journal of Colloid and Interface Science 2001 : 241, 52-62.
M. Mercier-Bonin, K. Ouazzani, P. Schmitz, S. Lorthois : Study of bioadhesion on a flat plate with a yeast/glass model system, Journal of Colloid and Interface Science 2004 : 271, 342-350.
P.Y. Lagrée et S. Lorthois : The RNS Prandtl equations and their link with other asymptotic descriptions : application to the wall shear stress scaling in a constricted pipe, International Journal of Engineering Science, 2005 : 43, 352-378.
S. Lorthois, J.S. Stroud-Rossman, S.A Berger, L.D. Jou and D. Saloner : Numerical simulation of Magnetic Resonance Angiographies of an anatomically realistic stenotic carotid bifurcation, Annals of Biomedical Engineering, 2005 : 33, 270-283.
M.  Adoue, P.  Bacchin, S. Lorthois, D. Combes, P.  Schmitz and M. Mercier-Bonin : Methodology for analysing macromolecular interactions in the context of marine bacterial  adhesion to stainless steel, Chemical Engineering Research and Design, 2007 : 85(A6), 792-799.
G. Guillemot, S. Lorthois, P. Schmitz and M. Mercier-Bonin. “Evaluating adhesion force between Saccharomyces cerevisiae yeast cells and polystyrene from shear-flow induced detachment experiments”, Chemical Engineering Research and Design, 2007 : 85(A6), 800-807.
A. Al-Kilani, S. Lorthois,  T.-H. Nguyen, F. Le Noble,  A. Cornelissen,  M. Unbekandt,  O. Boryskina, L. Leroy and V. Fleury. “During vertebrate development, arteries exert a morphological control over the venous pattern through physical factors”, Physical Review E, 2008 : 77, 051912 (16 pages).

Actes de Congrès publiés dans des revues

S. Lorthois, D. Houi et E. Anglés-Cano. « Design of an experimental set-up for studying fibrin embolisation under shear flow conditions », Journal of Biomechanics 1998 ; 31 (S.1) : p79 (A).
S. Lorthois, F. Cassot et J.P. Marc-Vergnes. « Taux de cisaillement pariétal maximal dans une sténose carotidienne et fonctionnalité du cercle de Willis », Archives of Physiology and Biochemistry 1998 ; 106 (S.B) : p111 (A).
P.-Y. Lagrée, et S. Lorthois : « Interacting boundary layer flow in a stenosis », Archives of Physiology and Biochemistry 1999 ; Vol 107 : p51 (A).
S. Lorthois, F. Cassot et J.P. Marc-Vergnes : « Maximum wall shear stress in carotid stenoses », Cerebrovascular Diseases 1999 ; 9 (S.1) : pp. 22 (A).
S. Lorthois, P. Schmitz et E. Anglés-Cano : « Experimental estimation of fibrin/fibrin elastic force at rupture », Supplément à la revue « Le vide : science, technique et application » 2000 ; 296 (2/4) : 11-15.
B. de Bruin, P.-Y. Lagrée, S. Lorthois, C. Vilain, A. Veldman : « Comparison of Navier Stokes and Reduced Navier Stokes unsteady computations in a stenosis », Archives of Physiology and Biochemistry 2001 ; 109, p79 (A).
S. Lorthois, J.S. Stroud, S.A. Berger, L.D. Jou, D. Saloner : « Numerical simulation of magnetic resonance angiographies (MRA) of severely stenotic carotid artery bifurcations with realistic shapes », Archives of Physiology and Biochemistry 2002 ; 110 (Supplement September), p78 (A).
M. Castets, S. Lorthois et F. Cassot : « Toward a model of the BOLD effect accounting for microvascular heterogeneity », Archives of Physiology and Biochemistry 2004 ; 112 (Supplement September), p94 (A).
S. Lorthois, F. Cassot et F. Lauwers : « Numerical simulation of blood flow in large microvascular networks of the human cerebral cortex : hemodynamic variations induced by arteriolar vasodilations », Journal of Vascular Research 2006 ; 43(S1), p42 (A).
A. Al-Kilani, S. Lorthois, T.H. Nguyen, F. Le Noble,  A. Cornelissen, L. Leroy and V. Fleury : How arteries directly control the venous pattern through mechanical factors during vascular morphogenesis, Journal of Vascular Research 2008 ; 45(S2), p61 (A).
I. Billanou,S. Lorthois and M. Quintard : A new experimental set-up for the study of tracer exchange between a network of channels and a diffusive matrix: application to kinetic modelling in PET, Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 2008 ; 11(S1), 35 – 36.

Haut de page

Publications dans des ouvrages

F. Cassot, S. Lorthois et M. Zagzoule : Microvascular networks. In : Verdonk P. (Edt.) Intra and extracorporeal cardiovascular fluid dynamics, Advances in Fluid Mechanics Series, 1998, Southampton, WIT Press
S. Lorthois et P. Schmitz : « Removal of fibrin coated particles from surfaces », In : Mittal K.L. (Edt) Particles on Surfaces 7 : Detection, Adhesion and Removal, 2002, V.S.P. Intl Science, pp. 305-404.

Haut de page

Congrès Internationaux

F. Cassot, S. Lorthois, P. Augros et J.P. Marc-Vergnes. « The interaction between vascular structure and blood flow in a cerebral microvascular network », Fluid-structure interactions in biomechanics, Euromech 344. Londres, Avril 1996.
S. Lorthois, D. Houi et E. Anglés-Cano. « Design of an experimental set-up for studying fibrin embolisation under shear flow conditions », 11ème conférence de l' »European Society of Biomechanics ». Toulouse, Juillet 1998.
S. Lorthois, D. Houi, P. Schmitz et E. Anglés-Cano : « Experimental study of fibrin embolization under shear flow », 22ème congrès de l' »Adhesion Society ». Panama City Beach, Floride, Février 1999.
S. Lorthois, F. Cassot et J.P. Marc-Vergnes : « Maximum wall shear stress in carotid stenoses », 8th European Stroke Conference. Venise, Italie, Avril 1999.
S. Lorthois, P. Schmitz, D. Houi, E. Anglés-Cano, F. Cassot et J.P. Marc-Vergnes : « Maximal wall shear stress in a carotid stenosis and effect on fibrin fragments embolization », Physiological flows and flow-structure interactions, Euromech 389. Graz, Autriche, Avril 1999.
S. Lorthois, P. Schmitz et E. Anglés-Cano : « Study of fibrin/fibrin interactions using a hydrodynamic method », 23ème congrès de l' »Adhesion Society ». Myrtle Beach, Caroline du sud, Février 2000.
S. Lorthois and P. Schmitz : « Removal of fibrin coated particles from surfaces », 7th International Symposium on particles on surfaces: detection, adhesion and removal, Newark, Juin 2000.
S. Lorthois, F. Cassot, J.P. Marc-Vergnes et P.Y. Lagrée : « Maximal wall shear stress in carotid stenoses and functionality of the circle of Willis », 20th International Congress of Theoretical and Applied Mechanics (ICTAM 2000), Chicago, Aout 2000.
S. Lorthois, P. Schmitz et E. Anglés-Cano : « Experimental estimation of fibrin/fibrin elastic force at rupture », 5th European Conference on Adhesion (EURADH’2000), Lyon, Septembre 2000.
P.Y. Lagrée et S. Lorthois : « Reduced Navier Stokes in axisymetrical stenoses », 4th EUROMECH Fluid Mechanics Conference (EFMC2000), Eindhoven, Novembre 2000.
S. Lorthois, J.S. Stroud, S.A. Berger, L.D. Jou, D. Saloner : « Numerical simulation of time of flight (TOF) magnetic resonance angiographies (MRA) of severely stenotic carotid artery bifurcations with realistic shapes », International Society of Biomechanics 28th Congress, Zürich, Juillet 2001.
(P) M. Castets, I. Gilliéron, S. Lorthois et F. Cassot : « An Eulerian approach for the transport of magnetization in functional brain MR imaging », 5th EUROMECH Fluid Mechanics Conference (EFMC2003), Toulouse, Aout 2003.
S. Lorthois, F. Cassot et F. Lauwers : « Numerical simulation of blood flow in large microvascular networks of the human cerebral cortex : hemodynamic variations induced by arteriolar vasodilations », 24th European Conference on Microcirculation, Amsterdam, Aout 2006.
A. Al-Kilani, T.H. Nguyen, S. Lorthois, F. Le Noble, A. Cornelissen, L. Leroy et V. Fleury : Mechanical factors control the transformation of the cis-cis to cis-trans vascular configuration, The 7th ESH Euroconference on Angiogenesis, Albufeira, Portugal, May 2007.
A. Al-Kilani, S. Lorthois, T.H. Nguyen, F. Le Noble,  A. Cornelissen, L. Leroy and V. Fleury : How arteries directly control the venous pattern through mechanical  factors during vascular morphogenesis, 25th European Conference on Microcirculation, Budapest, Hongrie, Aout 2008.

Haut de page

Congrès Nationaux

S. Lorthois, F. Cassot et J.P. Marc-Vergnes. « Taux de cisaillement pariétal maximal dans une sténose carotidienne et fonctionnalité du cercle de Willis », 23ème congrès de la Société de Biomécanique. Lyon, Septembre 1998.
S. Lorthois, P.-Y. Lagrée, F. Cassot, et J.-P. Marc-Vergnes : « Contrainte de cisaillement pariétale maximale dans une sténose artérielle », 14ème Congrès Français de Mécanique. Toulouse, Août 1999.
S. Lorthois, P. Schmitz, D. Houi, et E. Anglés-Cano : « Embolisation d’un caillot de fibrine en écoulement cisaillé : modèle expérimental », 14ème Congrès Français de Mécanique. Toulouse, Août 1999.
P.-Y. Lagrée, et S. Lorthois : « Interacting boundary layer flow in a stenosis », 24ème congrès de la Société de Biomécanique. Beaune, Septembre 1999.
B. de Bruin, P.-Y. Lagrée, S. Lorthois, C. Vilain, A. Veldman : « Comparison of Navier Stokes and Reduced Navier Stokes unsteady computation in a stenosis », 26ème congrès de la Société de Biomécanique. Marseille, Septembre 2001.
S. Lorthois, J.S. Stroud, S.A. Berger, L.D. Jou, D. Saloner : « Numerical simulation of time of flight (TOF) magnetic resonance angiographies (MRA) of severely stenotic carotid artery bifurcations with realistic shapes », 27ème congrès de la Société de Biomécanique. Valenciennes, Septembre 2002.
M. Mercier-Bonin, K. Ouazzani, P. Schmitz et S. Lorthois : Adhésion de levures de boulangerie sur une plaque de verre : influence des conditions environnementales. PROSETIA 2003, Rennes, Mars 2003.
I. Gilliéron, S. Lorthois et F. Cassot : « Etude du transport de l’aimantation dans un capillaire sanguin rectiligne en IRMf », 16ème Congrès Français de Mécanique. Nice, Septembre 2003.
M. Castets, S. Lorthois et F. Cassot : « Transport de l’aimantation en microcirculation sanguine : résolution du problème microscopique », 6ème Journées Milieux Poreux. Toulouse, Novembre 2003.
G. Guillemot, M. Mercier-Bonin, S. Lorthois, P. Schmitz : « Adhésion de la levure Saccharomyces cerevisiae sur une plaque d’acier inoxydable : influence des  caractéristiques énergétiques du microorganisme et du support ». PROSETIA 2004, Toulouse, Mars 2004.
M. Castets, S. Lorthois et F. Cassot : « Toward a model of the BOLD effect accounting for microvascular heterogeneity », 28ème congrès de la Société de Biomécanique. Créteil, Septembre 2004.
G. Guillemot, G. Vaca, B. Boissier, S. Lorthois, P. Schmitz, A. Vernhet et M. Mercier-Bonin : « Adhesion de saccharomyces cerevisiae sur differents supports : incidence de l’état physiologique des cellules et de la nature du support ». PROSETIA 2005, Villeneuve d’Ascq, Mars 2005.
G. Guillemot, M. Mercier-Bonin, H. Martin-Yken, S. Lorthois et P. Schmitz : « Adhésion de la levure Saccharomyces cerevisiae sur une plaque d’acier inoxydable : application à l’hygiène des surfaces solides », 10ème Colloque de la Société Française de Génie des Procédés, Toulouse, France, Septembre 2005.
G. Guillemot, A. Vernhet, S. Lorthois, P. Schmitz et M. Mercier-Bonin : « Mécanismes biologiques et physiques impliques dans l’adhésion de la levure Saccharomyces cerevisiae sur l’acier inoxydable », 11ème Colloque Prosétia, Paris, France, 13-14 mars 2006.
I. Billanou, P. Duru, S. Lorthois, D. Bourrier et M. Dilhan. “Flow of concentrated red blood cells suspensions in micro-channels : experimental techniques”, 3ème Congrès Français de Microfluidique, Toulouse, France, Décembre 2006.
I. Billanou, S. Lorthois et M. Quintard. “A new experimental set-up for the study of tracer exchange between a network of channels and a diffusive matrix: application to kinetic modelling in PET. » 33ème congrès de la Société de Biomécanique. Compiègne, Septembre 2008.

a starting point for building 3D surface meshes or true volumetric tetrahedral grids

« nanosecond history »:

__________1987

Since William Lorensen and Harvey Cline’s publication of Marching Cubes: A High
Resolution 3D Surface Construction Algorithm in 1987 Marching Cubes has become the
defining algorithm for the creation of 3D surface meshes.

Yet despite the success of Marching Cubes the resulting mesh exhibits several weaknesses, including aliasing and terracing artifacts, less-than-optimal triangle quality, and large numbers of triangles.  A
multitude of techniques have been introduced to address these issues, including surface
smoothing and triangle decimation algorithms. Beyond reducing artifacts, smoothing
improves the effectiveness of triangle decimation algorithms and reduces errors during
finite element analysis. However, many smoothing techniques fail to eliminate terracing
because their local filter neighborhood does not encompass the width of the terrace.
Additionally, smoothing a mesh without consideration of the original data may smooth
away crucial fine details as well as mesh generation artifacts.

___________1998

In 1998 Sarah F. F. Gibson published Constrained Elastic Surface Nets: Generating
Smooth Surfaces from Binary Segmented Data. Her work attempts to preserve the fine
detail present in the original data by applying smoothing directly to the binary data and
introduces the concept of a constraint to limit the deviation of the smoothed data from the
original.
Modified SurfaceNets attempts to apply Gibson’s SurfaceNet technique to the
problem of smoothing a Marching Cubes mesh. By defining SurfaceNet nodes on the
Marching Cubes mesh and constraining their movement to their Voronoi regions,
Modified SurfaceNets aims to reduce terracing while preserving the fine detail of the
original image.
———————–

see http://en.wikipedia.org/wiki/Marching_cubes

and see this present bog : https://stef2cnrs.wordpress.com

———————-

This class of Surface Reconstruction methods is OK for immerged SURFACE and only for SURFACE.

If you want to generate not only surface models from your data but also to create true
volumetric tetrahedral grids suitable for advanced 3D finite-element simulations, then open your mind… Usually, these grids are constructed using a flexible advancing-front algorithm. Again, special care is taken to obtain meshes of high quality, i.e., tetrahedra with bad aspect ratio are avoided…

see a commercial software (with a quite good link with matlab): http://www.comsol.com/

———————-

In biophotonics, we have this process:

1/produce your images (exactly a stack of 2D images)

2/perform many image cleaning and many img processes with or without informations from the other images in the stack (often it is only a process for each image with imageJ)

3/the final step is segmentation & binarisation also with or without informations from the other images in the stack

4/generation of surface ( a/isosurface for rendering; b/ 3D surface mesh)

5/generation true  3D volumetric tetrahedral grids suitable for advanced 3D finite-element simulations

6/a 4D solver with time

7/statistics and comparison between biology, medical and multiphysics data and 4D simulations

Colocalization and confocal images and imageJ Matlab

The laser scanning confocal microscope (LSCM) generates images of multiple labelled fluorescent samples. Colocalization of fluorescent labels is frequently examined.

Colocalization is usually evaluated by visual inspection of signal overlap or by using commercially available software tools, but there are limited possibilities to automate the analysis of large amounts of data.

–formation

www.picin.u-bordeaux2.fr/Cours/formation_2006/cerner_la_colocalisation_2006.pdf

—————————————————————–

–Colocalization image processing imageJ

Colocalisation analysis is an subject plagued with errors and contention. The literature is full of different methods for colocalisation analysis which probably reflects the fact that one approach does not necessarily fit all circumstances.

Analysis can be considered qualitative or quantitative. However, opinions differ as to which category the different approaches fall!

Qualitative analysis can be thought of as « highlighting overlapping pixels ». Although this is often given as a number (« percentage overlap ») suggesting quantification, the qualitative aspect arises when the user has to define what is considered « overlapping ». The two channels have a threshold set and any areas where they overlap is considered « colocalised ». Qualitative analysis has the benefit of being readily understood with little expert knowledge but suffers from the intrinsic user bias of « setting the threshold ». There are algorithms available which will automate the thresholding without user intervention but these rely on analysis of the image’s histogram which is subject to user intervention during acquisition.

Quantitative analysis removes user bias by analysing all the pixels based on of their intensity (it must be noted that some authors consider this a draw back rather than an advantage due to the intrinsic uncertainty of pixel intensity; see Lachmanovich et al. (2003) J. Microscopy, 212, 122-131). There are a number of coefficients detailed in the literature which can be calculated using ImageJ; each coefficient has it’s strengths and weaknesses and should be thoroughly researched before being used. It is this requirement for the coefficient to be fully understood which is a disadvantage when trying to convey information to research peers who are experts in biology, and not necessarily mathematics.

One key issue that can confound colocalisation analysis is bleed through. Colocalisation typically involves determining how much the green and red colours overlap. Therefore it is essential that the green emitting dye does not contribute to the red signal (typically, red dyes do not emit green fluorescence but this needs to be experimentally verified). One possible way to avoid bleed-through is to acquire the red and green images sequentially, rather than simultaneously (as with normal dual channel confocal imaging) and the use of narrow band emission filters. Single and unlabelled controls must be used to assess bleed-through.

Intensity Correlation Analysis

This plugin generates Mander’s coefficients (see below) as well as performing Intensity Correlation Analysis as described by Li et al. To fully understand this analysis you should read:
Li, Qi, Lau, Anthony, Morris, Terence J., Guo, Lin, Fordyce, Christopher B., and Stanley, Elise F. (2004). A Syntaxin 1, G{alpha}o, and N-Type Calcium Channel Complex at a Presynaptic Nerve Terminal: Analysis by Quantitative Immunocolocalization. Journal of Neuroscience 24, 4070-4081.

It is bundled with WCIF ImageJ and can be downloaded alone here.

reference:

http://www.uhnresearch.ca/facilities/wcif/imagej/colour_analysis.htm

Manders’ Coefficient » (formerly Image Correlator plus<!–[if supportFields]> XE « Image Correlator plus: Wayne Rasband, Tony Collins«  <![endif]–> ” and “Red-Green Correlator” plugins)

This plugin generates various colocalisation coefficients for two 8 or 16-bit images or stacks.

The plugins generate a scatter plots plus correlation coefficients. In each scatter plot, the first (channel 1) image component is represented along the x-axis, the second image (channel 2) along the y-axis. The intensity of a given pixel in the first image is used as the x-coordinate of the scatter-plot point and the intensity of the corresponding pixel in the second image as the y-coordinate.

The intensities of each pixel in the “Correlation Plot” image represent the frequency of pixels that display those particular red/green values. Since most of you image will probably be background, the highest frequency of pixels will have low intensities so the brightest pixels in the scatter plot are in the bottom left hand corner – i.e. x~ zero, y ~ zero. The intensities in the “Red-Green correlation plot” image represent the actual colour of the pixels in the image.

Mito-DsRed; ER-EGFP

Pearson’s correlation (R)=0.34

Overlap coefficient (R)=0.40

Nred ÷ Ngreen pixels=0.66

Colocalisation coefficient for red (Mred)=0.96

Colocalisation coefficient for green (Mgreen)=0.49

TMRE (red) plus Mito-pericam (Green)

Pearson’s correlation Rr=0.93

Overlap coefficient R=0.94

Nred ÷ Ngreen pixels=0.93

Colocalisation coefficient (red) Mred=0.99

Colocalisation coefficient (green) Mgreen=0.98

Both plugins generate various colocalisation coefficients: Pearson’s (Rr), Overlap (R) and Colocalisation (M1, M2) See Manders, E.E.M., Verbeek, F.J. & Aten, J.A. ‘Measurement of co-localisation of objects in dual-colour confocal images’,  (1993) J. Microscopy, 169, 375-382. See tutorial sheet ‘Colocalisation’ for details. The threshold is also reported (0,0 means no threshold was used).

Colocalisation Test

When a coefficient is calculated for two images, it is often unclear quite what this means, in particular for intermediate values. This raises the following question: how does this value compare with what would be expected by chance alone?

There are several approaches that can be used to compare an observed coefficient with the coefficients of randomly generated images. Van Steensel (3) adopted an approach where the observed colocalisation between channel 1 and channel 2 was compared to colocalisation between channel 1 and a number of channel 2 images that had been translated (i.e. displaced by a number of pixels) in increments along the image’s X-axis. Fay et al (4) extended this approach by translating channel 2 in 5-pixel increments along the X- and Y-axis (i.e., –10, –5, 0, 5, and 10) and ± 1 slices in the Z-axis. This results in 74 randomisations (plus one original channel 2). The observed correlation was compared to these 74 and considered significant if it was greater than 95% of them.

Costes et al. (5) subsequently adopted a different approach, based on “scrambling” channel 2. The original channel 1 image was compared to 200 “scrambled” channel 2 images; the observed correlations between channel 1 and channel 2 were considered significant if they were greater than 95% of the correlations between channel 1 and scrambled channel 2s.

Costes’ scrambled images were generated by randomly rearranging blocks of the channel-2 image. The size of these blocks was chosen to equal the point spread function (PSF) of the image.

An approximation of Costes’ approach is used by Bitplane’s Imaris and also the Colocalisation Test plugin. For Imaris, a white noise image is smoothed with a Gaussian filter the width of the image’s PSF. The Colocalisation Test plugin generates a randomized image by taking random pixels from the channel-2 image; it then smoothes the image with a Gaussian filter, which is again the width of the image’s PSF.

The Colocalisation Test plugin calculates Pearson’s correlation coefficient for the two selected channels (Robs) and compares this to Pearson’s coefficients for channel 1 against a number of randomized channel-2 images (Rrand).

–Colocalization image processing matlab:

doi:10.1016/S0169-2607(03)00071-3

Automated high through-put colocalization analysis of multichannel confocal images

M. Kreft , I. Milisav , M. Potokar and R. Zorec

Lab. Neuroendocrinology-Molecular Cell Physiology, Inst. Pathophysiology, Medical Faculty, Zaloska 4, 1000 Ljubljana and Celica Biomed. Sciences Center, Stegne 21, 1000, Ljubljana, Slovenia

accepted 20 April 2003.

Available online 15 July 2003.

We developed a simple tool using Matlab to automate the colocalization procedure and to exclude the biased estimations resulting from visual inspections of images. The script in Matlab language code automatically imports confocal images and converts them into arrays. The contrast of all images is uniformly set by linearly reassigning the values of pixel intensities to use the full 8-bit range (0–255). Images are binarized on several threshold levels. The area above a certain threshold level is summed for each channel of the image and for colocalized regions. As a result, count of pixels above several threshold levels in any number of images is saved in an ASCII file. In addition Pearson’s r correlation coefficient is calculated for fluorescence intensities of both confocal channels. Using this approach quick quantitative analysis of colocalization of hundreds of images is possible. In addition, such automated procedure is not biased by the examiner’s subject visualization.

kreft-2004-colocalization


I MOVED THIS BLOG FROM WORDPRESS TO BLOGGER. Ce blog est à
ex-ample.blogspot.com

Blog Stats

  • 221 318 hits

localization

Flickr Photos

août 2019
L M M J V S D
« Oct    
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031