A regularized nonnegative canonical polyadic decomposition algorithm with preprocessing for 3D fluorescence spectroscopy

International audienceWe consider blind source separation in chemical analysis focussing on the 3D fluorescence spectroscopy framework. We present an alternative method to process the Fluorescence Excitation-Emission Matrices (FEEM): first, a preprocessing is applied to eliminate the Raman and Rayleigh scattering peaks that clutter the FEEM. To improve its robustness versus possible improper settings, we suggest to associate the classical Zepp's method with a morphological image filtering technique. Then, in a second stage, the Canonical Polyadic (CP or Cande-comp/Parafac) decomposition of a nonnegative 3-way array has to be computed. In the fluorescence spectroscopy context, the constituent vectors of the loading matrices should be nonnegative (since standing for spectra and concentrations). Thus, we suggest a new NonNegative third order CP decomposition algorithm (NNCP) based on a non linear conjugate gradient optimisation algorithm with regularization terms and periodic restarts. Computer simulations performed on real experimental data are provided to enlighten the effectiveness and robustness of the whole processing chain and to validate the approach

Structural and functional interplay in anxiety related classification: a graph signal processing approach

International audienceAnxiety disorders are one of the most common mental health conditions with a high rate of everyday life disability. Connectivity is steadily gaining relevance to increase our knowledge of psychiatric diseases. Graph signal processing (GSP) is a new framework to integrate structural connectivity and brain function. We propose here a graph-based analysis using GSP metrics and classification procedure, to identify anxiety biomarkers. Results suggest that the joint consideration of structure-function features improves their discriminatory accuracy, and our understanding of the pathophysiology of anxiety

Structural Brain Connectivity and Treatment Improvement in Mood Disorder

Background: The treatment of depressive episodes is well established, with clearly demonstrated effectiveness of antidepressants and psychotherapies. However, more than one-third of depressed patients do not respond to treatment. Identifying the brain structural basis of treatment-resistant depression could prevent useless pharmacological prescriptions,adverse events, and lost therapeutic opportunities.Methods: Using diffusion magnetic resonance imaging, we performed structural connectivity analyses on a cohort of 154 patients with mood disorder (MD) -- and 77 sex- and age-matched healthy control (HC) participants. To assess illness improvement, the MD patients went through two clinical interviews at baseline and at 6-month follow-up and were classified based on the Clinical Global Impression-Improvement score into improved or not-improved. First, the threshold-free network-based statistics was conducted to measure the differences in regional network architecture. Second, nonparametric permutations tests were performed on topological metrics based on graph theory to examine differences in connectome organization. Results: The threshold-free network-based statistics revealed impaired connections involvingregions of the basal ganglia in MD patients compared to HC. Significant increase of local efficiency and clustering coefficient was found in the lingual gyrus, insula and amygdala in the MD group. Compared with the not-improved, the improved displayed significantly reduced network integration and segregation, predominately in the default-mode regions, including the precuneus, middle temporal lobe and rostral anterior cingulate.Conclusions: This study highlights the involvement of regions belonging to the basal ganglia, the fronto-limbic network and the default mode network, leading to a better understanding of MD disease and its unfavorable outcome

Méthodes de recherche linéaire et de région de confiance pour la décomposition canonique de tenseurs semi-nonnégatifs et semi-symétriques

Several numerical methods are proposed in this thesis in order to compute the canonical polyadic decomposition of semi-nonnegative semi-symmetric three-way arrays, say with two identical nonnegative loading matrices. Such multi-way arrays are encountered in blind source separation when a set of data cumulant matrices have to be jointly diagonalized in order to identify a nonnegative mixture of independent sources. The proposed solutions belong to two fundamental strategies of optimization: line search and trust region strategies. Each optimization takes into account the semi-symmetry but also the semi-nonnegativity of the processed tensor. The latter constraint is imposed by means of square or exponentional changes of variable, leading to an unconstrained problem. A matrix computation of derivatives is performed for most of the proposed methods, allowing for a straightforward implementation in matrix programming environments. Computer results show a better behaviour of the proposed methods in comparison with the classical Levenberg-Marquardt technique, which uses no a priori information about the considered array. It appears that a joint use of semi-symmetry and semi-nonnegativity improves the performance for low signal to noise ratios but also for rank values greater than dimensions. Our algorithms are also tested, through the semi-nonnegative ICA, on simulated magnetic resonance spectroscopy data and compared to classical independent component analysis and nonnegative matrix factorization methods.Pendant cette thèse, des méthodes numériques pour décomposer canoniquement des tableaux d'ordre 3 semi-nonnégatifs et semi-symétriques ont été proposées. Ces tableaux possèdent deux matrices de facteurs identiques à composantes positives. Ils apparaissent en séparation aveugle de sources lorsque l'on souhaite diagonaliser conjointement par congruence un ensemble de tranches matricielles de tableaux d'un mélange nonnégatif de sources independantes. Nous nous sommes intéressés à deux familles d'optimisation : la première est celle de la recherche linéaire, combinant le calcul d'une direction de descente basée sur des dérivées de premier et deuxième ordre à la recherche d'un pas optimal; la seconde est celle de la région de confiance. Ces familles prennent en compte non seulement l'égalité mais aussi la nonnégativité de deux des trois matrices de facteurs par un changement de variable, carré ou exponentiel, permettant ainsi de se ramener à un problème d'optimisation sans contrainte. Le calcul des dérivées est effectué matriciellement pour la plupart des methodes proposées, ce qui permet une implémentation efficace de ces dernières dans un langage de programmation matricielle. Nos simulations sur des données aléatoires montrent un gain en performance par comparaison avec des méthodes n'exploitant aucun a priori notamment dans des contextes difficiles : faibles valeurs de rapport signal à bruit, collinearité des facteurs, et valeurs de rang excédant la plus grande des dimensions. Nos algorithmes sont aussi testés sur données simulées et semi-simulées de spectroscopie à résonance magnétique dans le cadre de l'analyse en composantes indépendantes (ICA) et comparés à des méthodes classiques d'ICA et de factorisation matricielle nonnégative

Contrôle de la morphologie dans les mélanges epoxy-thermoplastique et leurs propriétés mécaniques

Les résines thermodurcissables sont utilisées pour alléger les matériaux dans les domaines de aérospatiale et l'automobile. Néanmoins, la haute densité de réticulation de ces matériaux rend les résines fragiles. Les thermodurcissables peuvent être renforcés par la dissolution d'un thermoplastique, au sein d'une résine époxy, qui va se séparer de phase pendant le cycle de réticulation. En contrôlant la morphologie finale de la résine époxy-thermoplastique et les morphologies associées, les propriétés mécaniques peuvent être améliorées pour des applications composites. Des travaux antérieurs ont permis d'identifier deux paramètres clés pour contrôler la morphologie des mélanges époxy-thermoplastiques. Les paramètres d'interaction entre les constituants contrôlent le début de la séparation de phase lors de la réaction de réticulation et l'étape de conversion correspondante. La température de transition vitreuse du mélange lors de la séparation des phases contrôle la vitesse de croissance de la morphologie. En considérant une plage appropriée de ces deux paramètres, il semble possible de préparer des résines époxy-thermoplastique avec des morphologies adaptées. Des polyétherimides (PEI) de différentes compositions présentant une large gamme de températures de transition vitreuse (Tg) et de paramètres de solubilité ont été synthétisés. Ces systèmes ont permis de considérer diverses affinités avec les précurseurs thermodurcissables et différentes Tg afin de synthétiser des résines époxy-thermoplastiques présentant des morphologies finales adéquates. En plus de ces thermoplastiques, un polyétherimide commercial (Ultem 1000) est étudié. Finalement, diverses morphologies telles que des particules de thermoplastiques au sein d'une matrice époxy et des structures co-continues ont été observées. La ténacité de ces systèmes a également été étudiée en mesurant l'énergie libérée lors de la propagation d'une fissure. L'objectif est alors d'améliorer notre compréhension de la séparation des phases au regard du contrôle de la morphologie en préparant de nouveaux mélanges époxy-thermoplastiques aux propriétés mécaniques améliorées. En faisant varier la compatibilité entre les constituants et divers polyétherimides, nous avons contrôlé le début de séparation de phase dans ces systèmes, conduisant à diverses morphologies et tailles de thermoplastique. Enfin, les propriétés mécaniques des résines époxy modifiées par ces thermoplastiques ont été optimisées lorsque des morphologies co-continues de plusieurs centaines de nanomètres ont été obtenues.Thermosetting resins are used to lighten materials in the aerospace and automotive industries. Nevertheless, high crosslinking density makes the resins brittle. Thermosets can be toughened by the dissolution of a thermoplastic into resin monomers which phase separates during the curing cycle. By controlling the final morphology of the resin and the associated length scale, the mechanical properties can be improved for composite applications. Previous works allowed to identify two key parameters for controlling the morphology of epoxy-thermoplastic blends. The interaction parameters between the constituents control the onset of phase separation during the crosslinking reaction and the corresponding conversion stage. The glass transition temperature of the blend at phase separation controls the growth rate of the morphology. By considering an appropriate range for these two parameters, it appears possible to prepare toughened epoxy resins with tailored morphologies. Polyetherimides of different compositions with a wide range of glass transition temperatures (Tg) and solubility parameters have been synthesized. These systems allowed to consider various affinities with the thermosetting precursors and different Tg's in order to synthesize epoxy-thermoplastic resins with adequate final morphologies. In addition to these tailored polyetherimides, a commercial polyetherimide (Ultem 1000) is studied. Finally, various morphologies such as sea-island thermoplastic particles and co-continuous structures have been observed. The fracture toughness of these systems has been also studied by measuring the released energy during a crack propagation. The objective is therefore to improve our understanding regarding the control of the morphology by preparing new epoxy-thermoplastic blends with enhanced mechanical properties. By varying the compatibility between the constituents and various polyetherimides, we have controlled the onset of phase separation in these systems, leading to various morphologies of thermoplastic sizes. Finally, the mechanical properties of the thermoplastic-modified epoxy resins are optimized when co-continuous morphologies of hundreds of nanometers are obtained

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