This work presents a new efficient method for fitting ellipses to scattered data. Previous algorithms either fitted general conics or were computationally expensive. By minimizing the algebraic distance subject to the constraint 4ac-b/sup 2/=1, the new method incorporates the ellipticity constraint into the normalization factor. The proposed method combines several advantages: It is ellipse-specific, so that even bad data will always return an ellipse. It can be solved naturally by a generalized eigensystem. It is extremely robust, efficient, and easy to implement.

A methodology for evaluating range image segmentation algorithms is proposed. This methodology involves (1) a common set of 40 laser range finder images and 40 structured light scanner images that have manually specified ground truth and (2) a set of defined performance metrics for instances of correctly segmented, missed, and noise regions, over- and under-segmentation, and accuracy of the recovered geometry. A tool is used to objectively compare a machine generated segmentation against the specified ground truth. Four research groups have contributed to evaluate their own algorithm for segmenting a range image into planar patches.

ICONOTIDE (FORMERLY SNX-111, Neurex Pharmaceuticals, Menlo Park, Calif ) is the synthetic equivalent of -conopeptide MVIIA, a 25-amino-acid polybasic peptide present in the venom of Conus magus, a marine snail. 1 Ziconotide produces potent antinociceptive effects 2 by selectively binding to N-type voltage-sensitive calcium channels 3,4 on neuronal somata, dendrites, dendritic shafts, and axon terminals, thus blocking neurotransmission from primary nociceptive afferents.Ziconotide is the first selective Ntype voltage-sensitive calcium channel blocking agent to be tested in clinical trials.There is no evidence of tolerance to ziconotide 5 or of addictive behavior in animals (Elan Pharmaceuticals Inc, unpublished data), and the drug must be administered intrathecally to maximize antinociceptive effectiveness and minimize sympatholysis.

1. Foetal breathing movements, electrocortical activity, arterial pressure and heart rate were recorded continuously in chronically catheterized sheep, 97-145 days pregnant.2. With increasing gestational age there was a fall in heart rate of 0.67 beats/day and a rise in arterial pressure of 0.46 mmHg/day.3. Hypoxaemia in the foetus was induced by allowing the ewe to breathe low oxygen mixtures, 9% O(2) with 3% CO(2) in N(2). In the younger foetuses there was an initial rise in heart rate whereas in the older foetuses there was a fall. After the end of hypoxia there was a persistent tachycardia in both groups. In the older foetuses there was a rise of arterial pressure.4. Two vagotomized older foetuses showed cardiovascular responses similar to those of the younger foetuses.5. Foetal breathing movements were abolished by hypoxaemia in twenty-two of twenty-five experiments. In the three exceptional experiments there was a small rise in P(a, CO2).6. The proportion of time occupied by low voltage electrocortical activity in the foetus was reduced by hypoxaemia.7. Hypercapnia was induced by giving the ewe 4-6% CO(2) with 18% O(2) in N(2) to breathe. After an initial slight fall the foetal heart rate increased and there was a small rise in foetal arterial pressure.8. The proportion of time occupied by low voltage electrocortical activity and breathing movements was increased by hypercapnia.9. Maternal hyperoxia, induced by giving 50% O(2) in N(2), did not significantly increase foetal breathing movements unless the ewe was in labour. In labour the foetuses had lower P(a, O2) values initially and a reduced incidence of foetal breathing, both of which were increased by maternal hyperoxia.

Abstract Three-dimensional registration is an established yet challenging problem that is key in many different applications, such as mapping the environment for autonomous vehicles, or modeling people for avatar creation, among others. Registration refers to the process of mapping multiple data into the same coordinate system by means of matching correspondences and transformation estimation. Novel proposals exploit the benefits of deep learning architectures for this purpose, as they learn the best features for the data, providing better matches and hence results. However, the state of the art is usually focused on cases of relatively small transformations, although in certain applications and in a real and practical environment, large transformations are very common. In this paper, we present ReLaTo (Registration for Large Transformations), an architecture that addresses the cases where large transformations happen while maintaining good performance for local transformations. This proposal uses a novel Softmax pooling layer to find correspondences in a bilateral consensus manner between two point sets, sampling the most confident matches. These matches estimate a coarse and global registration using weighted Singular Value Decomposition (SVD). A target-guided denoising step is applied to both the obtained matches and latent features to estimate the final fine registration considering the local geometry. All these steps are carried out following an end-to-end approach, which has been shown to perform better than 7 state-of-the-art registration methods in two datasets commonly used for this task (ModelNet40 and the Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute dataset, KITTI), especially in the case of large transformations. Graphic abstract

Understanding activity levels during fasting is important for promoting healthy fasting practices. While most existing studies focus on step counts to objectively assess the impact of fasting on activity levels and behavioral changes, the results have been mixed. Despite evidence showing that individuals spend a significant amount of time sitting while fasting, there has been no objective measurement of body movement or activity levels during sitting and fasting. This research employs a video-based, unobtrusive human body movement measurement system to monitor upper body movements during fasting and non-fasting periods over several days. Key movement features, such as inactivity, movement speed, and movement scale, were automatically extracted from the video monitoring data using a computer vision pipeline. These features were then statistically compared using t tests between fasting and non-fasting periods, analyzed by hour of the day and across different days. The results of the monitoring of five participants during typical daily sitting office work and fasting for 3–5 days indicate no consistent pattern of upper body movement changes due to fasting among the participants.