Aplicação da pena privativa de liberdade e o dever jurídico-constitucional de minimização da afetação individual: uma nova proposta discursiva

Investiga se o atual modelo de aplicação da pena privativa de liberdade se mostra adequado aos parâmetros traçados pela constituição de 1988, atendendo ao fundamento da dignidade da pessoa humana e aos objetivos fundamentais de construção de uma sociedade livre, justa e solidária e de promoção do bem de todos. Analisa a dinâmica histórica da aplicação e das teorias das penas privativas de liberdade no Brasil, abordando os principais critérios e atuais orientações da aplicação penal. Sustenta que a dignidade da pessoa humana constitui fundamento do Estado Republicano e Democrático de Direito brasileiro e que, ao lado do princípio da humanidade das penas, seu correspondente penal, fundamenta a necessidade de se evitar ao máximo que os indivíduos sejam afetados pela intervenção do poder punitivo. Conclui, então, pela existência de um autêntico dever jurídico-constitucional da agência judicial no sentido de minimizar a intensidade de afetação do indivíduo sentenciado. Procura erigir novos princípios quanto à aplicação da pena, dotados de força normativa e que atuem de maneira integrada para a tutela dos direitos fundamentais. Defende que a Constituição de 1988 não incorporou o discurso legitimador da pena, limitando-se à tarefa de contenção de danos e de fixação de limites punitivos. Preconiza novos parâmetros para a fixação da pena-base, sustentando a incompatibilidade constitucional das finalidades de reprovação e prevenção do crime. Debate qual deve ser o adequado sentido constitucional das circunstâncias judiciais da pena. Discute as bases da tendência exasperadora da pena, caracterizada pelas agravantes, qualificadoras e causas de aumento, assim como da tendência mitigadora da pena, representada pelas atenuantes, causas de diminuição, participação de agentes, tentativa, concurso de crimes, crime continuado, unificação e limite de penas. Identifica a existência de crise no dogma da pena mínima, propondo, afinal, a construção de um novo modelo interpretativo de aplicação da pena privativa de liberdade.

Algoritmos genéticos aplicados ao projeto de filtros com coeficientes em soma de potências de dois

Esta dissertação tem como objetivo aplicar um algoritmo genético (GA) ao projeto de filtros FIR com coeficientes quantizados representados em somas de potências de dois com sinal (SPT). Os filtros FIR apresentam configurações que permitem a obtenção de fase linear, atributo desejado em diversas aplicações que necessitam de atraso de grupo constante. A representação SPT, de fácil implementação em circuitos, foi discutida e uma comparação das representações SPT mínimas e canônicas foi feita, baseada no potencial de redução de operações e na variedade de valores representáveis. O GA é aplicado na otimização dos coeficientes SPTs do filtro, para que este cumpra as suas especificações de projeto. Foram feitas análises sobre o efeito que diversos parâmetros do GA como a intensidade de seleção, tamanho das populações, cruzamento, mutação, entre outros, têm no processo de otimização. Foi proposto um novo cruzamento que produz a recombinação dos coeficientes e que obteve bons resultados. Aplicou-se o algoritmo obtido na produção de filtros dos tipos passa-baixas, passa-altas, passa-faixas e rejeita-faixas.

Implementação paralela do algoritmo iterativo de busca do parâmetro de regularização ótimo para o funcional de Tikhonov no problema de restauração de imagens

O uso de técnicas com o funcional de Tikhonov em processamento de imagens tem sido amplamente usado nos últimos anos. A ideia básica nesse processo é modificar uma imagem inicial via equação de convolução e encontrar um parâmetro que minimize esse funcional afim de obter uma aproximação da imagem original. Porém, um problema típico neste método consiste na seleção do parâmetro de regularização adequado para o compromisso entre a acurácia e a estabilidade da solução. Um método desenvolvido por pesquisadores do IPRJ e UFRJ, atuantes na área de problemas inversos, consiste em minimizar um funcional de resíduos através do parâmetro de regularização de Tikhonov. Uma estratégia que emprega a busca iterativa deste parâmetro visando obter um valor mínimo para o funcional na iteração seguinte foi adotada recentemente em um algoritmo serial de restauração. Porém, o custo computacional é um fator problema encontrado ao empregar o método iterativo de busca. Com esta abordagem, neste trabalho é feita uma implementação em linguagem C++ que emprega técnicas de computação paralela usando MPI (Message Passing Interface) para a estratégia de minimização do funcional com o método de busca iterativa, reduzindo assim, o tempo de execução requerido pelo algoritmo. Uma versão modificada do método de Jacobi é considerada em duas versões do algoritmo, uma serial e outra em paralelo. Este algoritmo é adequado para implementação paralela por não possuir dependências de dados como de Gauss-Seidel que também é mostrado a convergir. Como indicador de desempenho para avaliação do algoritmo de restauração, além das medidas tradicionais, uma nova métrica que se baseia em critérios subjetivos denominada IWMSE (Information Weighted Mean Square Error) é empregada. Essas métricas foram introduzidas no programa serial de processamento de imagens e permitem fazer a análise da restauração a cada passo de iteração. Os resultados obtidos através das duas versões possibilitou verificar a aceleração e a eficiência da implementação paralela. A método de paralelismo apresentou resultados satisfatórios em um menor tempo de processamento e com desempenho aceitável.

Simulação de escoamentos incompressíveis empregando o método Smoothed Particle Hydrodynamics utilizando algoritmos iterativos na determinação do campo de pressões

Nesse trabalho, foi desenvolvido um simulador numérico (C/C++) para a resolução de escoamentos de fluidos newtonianos incompressíveis, baseado no método de partículas Lagrangiano, livre de malhas, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). Tradicionalmente, duas estratégias são utilizadas na determinação do campo de pressões de forma a garantir-se a condição de incompressibilidade do fluido. A primeira delas é a formulação chamada Weak Compressible Smoothed Particle Hydrodynamics (WCSPH), onde uma equação de estado para um fluido quase-incompressível é utilizada na determinação do campo de pressões. A segunda, emprega o Método da Projeção e o campo de pressões é obtido mediante a resolução de uma equação de Poisson. No estudo aqui desenvolvido, propõe-se três métodos iterativos, baseados noMétodo da Projeção, para o cálculo do campo de pressões, Incompressible Smoothed Particle Hydrodynamics (ISPH). A fim de validar os métodos iterativos e o código computacional, foram simulados dois problemas unidimensionais: os escoamentos de Couette entre duas placas planas paralelas infinitas e de Poiseuille em um duto infinito e foram usadas condições de contorno do tipo periódicas e partículas fantasmas. Um problema bidimensional, o escoamento no interior de uma cavidade com a parede superior posta em movimento, também foi considerado. Na resolução deste problema foi utilizado o reposicionamento periódico de partículas e partículas fantasmas.

Seleção de tecnologia para minimização de emissões de compostos orgânicos voláteis durante as operações de carregamento de navios: utilização de uma ferramenta de tomada de decisão

Como em qualquer outra organização, as empresas de engenharia química vêm cada vez mais utilizando ferramentas de Tomadas de Decisão para escolhas de soluções técnicas para projetos, operações, desenvolvimento, dentre tantas. A tomada de decisão é o processo de responder a um problema, utilizando um conjunto de técnicas qualitativas e quantitativas para selecionar a solução ou ação, dentre várias alternativas que seja mais adequada para a resolução daquele problema. Dentre estas ferramentas, as mais utilizadas são a MAUT, do inglês Multiattribute Utility Theory (Teoria de Utilidade Multiatributos) e a AHP, do inglês Analytic Hierarchy Process (Processo de Análise Hierárquica).Neste trabalho, estes dois métodos são aplicados num mesmo problema de engenharia química: a seleção de um sistema para tratamento de compostos orgânicos voláteis durante o carregamento de navios que transportam petróleo e derivados. Para isto é realizada, em primeiro lugar, a descrição detalhada de cada método, a conceituação de composto orgânico volátil, a legislação pertinente e a descrição de cada alternativa como solução para controle deste tipo de emissão. Os resultados apontados pelos métodos MAUT e AHP são então comparados a fim de verificar se ambos conduzem a mesma solução. Pretende-se também observar o grau de influencia das diferentes áreas de atuação de uma organização na escolha final da tomada de decisão e verificar as percepções dos profissionais sobre cada método aplicado. Percebeu-se, entretanto, que as metodologias não conduziram, neste trabalho, a soluções idênticas, devido à influência das características de cada método, e que profissionais de uma mesma área de atuação tendem a tomarem o mesmo tipo de decisão

Avaliação dos algoritmos de Picard-Krylov e Newton-Krylov na solução da equação de Richards

A engenharia geotécnica é uma das grandes áreas da engenharia civil que estuda a interação entre as construções realizadas pelo homem ou de fenômenos naturais com o ambiente geológico, que na grande maioria das vezes trata-se de solos parcialmente saturados. Neste sentido, o desempenho de obras como estabilização, contenção de barragens, muros de contenção, fundações e estradas estão condicionados a uma correta predição do fluxo de água no interior dos solos. Porém, como a área das regiões a serem estudas com relação à predição do fluxo de água são comumente da ordem de quilômetros quadrados, as soluções dos modelos matemáticos exigem malhas computacionais de grandes proporções, ocasionando sérias limitações associadas aos requisitos de memória computacional e tempo de processamento. A fim de contornar estas limitações, métodos numéricos eficientes devem ser empregados na solução do problema em análise. Portanto, métodos iterativos para solução de sistemas não lineares e lineares esparsos de grande porte devem ser utilizados neste tipo de aplicação. Em suma, visto a relevância do tema, esta pesquisa aproximou uma solução para a equação diferencial parcial de Richards pelo método dos volumes finitos em duas dimensões, empregando o método de Picard e Newton com maior eficiência computacional. Para tanto, foram utilizadas técnicas iterativas de resolução de sistemas lineares baseados no espaço de Krylov com matrizes pré-condicionadoras com a biblioteca numérica Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc). Os resultados indicam que quando se resolve a equação de Richards considerando-se o método de PICARD-KRYLOV, não importando o modelo de avaliação do solo, a melhor combinação para resolução dos sistemas lineares é o método dos gradientes biconjugados estabilizado mais o pré-condicionador SOR. Por outro lado, quando se utiliza as equações de van Genuchten deve ser optar pela combinação do método dos gradientes conjugados em conjunto com pré-condicionador SOR. Quando se adota o método de NEWTON-KRYLOV, o método gradientes biconjugados estabilizado é o mais eficiente na resolução do sistema linear do passo de Newton, com relação ao pré-condicionador deve-se dar preferência ao bloco Jacobi. Por fim, há evidências que apontam que o método PICARD-KRYLOV pode ser mais vantajoso que o método de NEWTON-KRYLOV, quando empregados na resolução da equação diferencial parcial de Richards.

Estudo para minimização do processo de fumigação empregado na limpeza e desinfecção de salas limpas em Bio-Manguinhos/ FIOCRUZ

As indústrias farmacêuticas que utilizam salas limpas, em seus processos produtivos, devem controlar ao máximo o nível de contaminantes microbiológicos, baseada na legislação RDC 210 que determina o cumprimento das diretrizes estabelecidas no Regulamento Técnico das Boas Práticas para a Fabricação de Medicamentos. Diante deste cenário, a proposta deste trabalho é avaliar o processo de fumigação com o reagente formaldeído, para a limpeza e desinfecção de salas limpas do Instituto de Tecnologia de Imunobiológicos Bio-Manguinhos. Então, foram desenvolvidas as seguintes etapas: diagnóstico com as indústrias farmacêuticas para traçar um perfil quanto ao uso da fumigação; quantificação de resíduos gerados; avaliação da exposição dos operadores ao formaldeído que é cancerígeno e acompanhamento dos resultados do monitoramento ambiental do ar e de superfícies, inicialmente na sala limpa do SEFBC, cuja atividade principal é a formulação de vacinas bacterianas e biofármacos, após a implantação do espaçamento da fumigação. Os resultados discutidos na presente dissertação mostraram, que a maior parte das indústrias farmacêuticas, não realiza a desinfecção por intermédio da fumigação e que o resíduo gerado neste processo é o mais crítico. E, sobretudo, o monitoramento microbiológico do ar e de superfícies da sala limpa do SEFBC, a partir da metodologia adotada de espaçamento da fumigação, comprovou que não é necessário o emprego deste processo de forma rotineira, para garantir os níveis exigidos de limpeza e desinfecção da respectiva área

Otimização por enxame de partículas em arquiteturas paralelas de alto desempenho.

A Otimização por Enxame de Partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) é uma técnica de otimização que vem sendo utilizada na solução de diversos problemas, em diferentes áreas do conhecimento. Porém, a maioria das implementações é realizada de modo sequencial. O processo de otimização necessita de um grande número de avaliações da função objetivo, principalmente em problemas complexos que envolvam uma grande quantidade de partículas e dimensões. Consequentemente, o algoritmo pode se tornar ineficiente em termos do desempenho obtido, tempo de resposta e até na qualidade do resultado esperado. Para superar tais dificuldades, pode-se utilizar a computação de alto desempenho e paralelizar o algoritmo, de acordo com as características da arquitetura, visando o aumento de desempenho, a minimização do tempo de resposta e melhoria da qualidade do resultado final. Nesta dissertação, o algoritmo PSO é paralelizado utilizando três estratégias que abordarão diferentes granularidades do problema, assim como dividir o trabalho de otimização entre vários subenxames cooperativos. Um dos algoritmos paralelos desenvolvidos, chamado PPSO, é implementado diretamente em hardware, utilizando uma FPGA. Todas as estratégias propostas, PPSO (Parallel PSO), PDPSO (Parallel Dimension PSO) e CPPSO (Cooperative Parallel PSO), são implementadas visando às arquiteturas paralelas baseadas em multiprocessadores, multicomputadores e GPU. Os diferentes testes realizados mostram que, nos problemas com um maior número de partículas e dimensões e utilizando uma estratégia com granularidade mais fina (PDPSO e CPPSO), a GPU obteve os melhores resultados. Enquanto, utilizando uma estratégia com uma granularidade mais grossa (PPSO), a implementação em multicomputador obteve os melhores resultados.

Algoritmos Genéticos para Síntese de Filtros Aplicados em Controle por Modo Deslizante.

Nesta Dissertação propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos para a síntese de filtros para modular sinais de controladores a estrutura variável e modo deslizante. A modulação do sinal de controle reduz a amplitude do sinal de saída e, consequentemente, pode reduzir o consumo de energia para realizar o controle e o chattering. Esses filtros também são aplicados em sistemas que possuem incertezas paramétricas nos quais nem todas as variáveis de estado são medidas. Nesses sistemas, as incertezas nos parâmetros podem impedir que seus estados sejam estimados com precisão por observadores. A síntese desses filtros necessita da obtenção da envoltória, que é o valor máximo da norma de cada resposta impulsiva admissível no sistema. Após este passo, é sintetizado um filtro que seja um majorante para a envoltória. Neste estudo, três métodos de busca da envoltória por algoritmos genéticos foram criados. Um dos métodos é o preferido, pois apresentou os melhores resultados e o menor tempo computacional.

Implementação de algoritmos genéticos paralelos em uma arquitetura MPSoC.

Essa dissertação apresenta a implementação de um algoritmo genético paralelo utilizando o modelo de granularidade grossa, também conhecido como modelo das ilhas, para sistemas embutidos multiprocessados. Os sistemas embutidos multiprocessados estão tornando-se cada vez mais complexos, pressionados pela demanda por maior poder computacional requerido pelas aplicações, principalmente de multimídia, Internet e comunicações sem fio, que são executadas nesses sistemas. Algumas das referidas aplicações estão começando a utilizar algoritmos genéticos, que podem ser beneficiados pelas vantagens proporcionadas pelo processamento paralelo disponível em sistemas embutidos multiprocessados. No algoritmo genético paralelo do modelo das ilhas, cada processador do sistema embutido é responsável pela evolução de uma população de forma independente dos demais. A fim de acelerar o processo evolutivo, o operador de migração é executado em intervalos definidos para realizar a migração dos melhores indivíduos entre as ilhas. Diferentes topologias lógicas, tais como anel, vizinhança e broadcast, são analisadas na fase de migração de indivíduos. Resultados experimentais são gerados para a otimização de três funções encontradas na literatura.

Algumas Contribuições para Algoritmos de Controle de Filtros Ativos e Híbridos Conectados em Paralelo com Redes Elétricas Trifásicas a 3 ou a 4 Fios.

Este trabalho apresenta contribuições para algoritmos de controle utilizados em filtros ativos e híbridos conectados em redes elétricas trifásicas a 3 ou a 4 fios. Em relação aos algoritmos de controle para filtros ativos, a contribuição consiste em estender o conceito da filtragem harmônica seletiva para compensação de correntes harmônicas e desequilibradas em uma rede trifásica a 4 fios. Esses algoritmos derivam dos conceitos utilizados na teoria da potência instantânea (teoria pq), em conjunto com um circuito de sincronismo PLL. É importante ressaltar que estes algoritmos não utilizam as correntes consumidas pelas cargas, ou seja, apenas as tensões no ponto da rede onde o filtro está conectado são utilizadas para determinação das correntes harmônicas de referência. Apenas as correntes na saída do conversor são utilizadas como realimentação do controle PWM. Estes algoritmos também foram utilizados no filtro híbrido para compensação de correntes harmônicas em uma rede trifásica a 3 fios. Por fim foi feito uma alteração nesses algoritmos de controle que permite eliminar as correntes utilizadas na realimentação do controle PWM. Resultados de simulação são apresentados com objetivo de observar o comportamento desses algoritmos tanto no filtro ativo quanto no híbrido nas condições mencionadas.

Análise de desempenho dos algoritmos Apriori e Fuzzy Apriori na extração de regras de associação aplicados a um Sistema de Detecção de Intrusos.

A extração de regras de associação (ARM - Association Rule Mining) de dados quantitativos tem sido pesquisa de grande interesse na área de mineração de dados. Com o crescente aumento das bases de dados, há um grande investimento na área de pesquisa na criação de algoritmos para melhorar o desempenho relacionado a quantidade de regras, sua relevância e a performance computacional. O algoritmo APRIORI, tradicionalmente usado na extração de regras de associação, foi criado originalmente para trabalhar com atributos categóricos. Geralmente, para usá-lo com atributos contínuos, ou quantitativos, é necessário transformar os atributos contínuos, discretizando-os e, portanto, criando categorias a partir dos intervalos discretos. Os métodos mais tradicionais de discretização produzem intervalos com fronteiras sharp, que podem subestimar ou superestimar elementos próximos dos limites das partições, e portanto levar a uma representação imprecisa de semântica. Uma maneira de tratar este problema é criar partições soft, com limites suavizados. Neste trabalho é utilizada uma partição fuzzy das variáveis contínuas, que baseia-se na teoria dos conjuntos fuzzy e transforma os atributos quantitativos em partições de termos linguísticos. Os algoritmos de mineração de regras de associação fuzzy (FARM - Fuzzy Association Rule Mining) trabalham com este princípio e, neste trabalho, o algoritmo FUZZYAPRIORI, que pertence a esta categoria, é utilizado. As regras extraídas são expressas em termos linguísticos, o que é mais natural e interpretável pelo raciocício humano. Os algoritmos APRIORI tradicional e FUZZYAPRIORI são comparado, através de classificadores associativos, baseados em regras extraídas por estes algoritmos. Estes classificadores foram aplicados em uma base de dados relativa a registros de conexões TCP/IP que destina-se à criação de um Sistema de Detecção de Intrusos.

Algoritmos distribuídos para alocação dinâmica de tarefas em enxame de robôs.

A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos.

Modelos de agrupamento e classificação para os bairros da cidade do Rio de Janeiro sob a ótica da Inteligência Computacional: Lógica Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos

A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária

Avaliação da função endotelial microvascular, da rigidez arterial e da resposta inflamatória sistêmica em pacientes submetidos a cirurgia cardíaca com circulação extracorpórea

A Cirurgia de Revascularização do Miocárdio, realizada com o auxílio da Circulação Extracorpórea, está associada a alterações importantes na microcirculação e na produção e circulação de citocinas e marcadores inflamatórios. No presente estudo, foram avaliados 23 pacientes com indicação de Revascularização do Miocárdio, no dia do procedimento e 7 e 28 dias após a cirurgia. A microcirculação cutânea, enquanto reflexo da microcirculação coronariana, foi estudada através da hiperemia térmica e/ ou reativa pós oclusiva e da iontoforese de substâncias vasoativas por mecanismos dependentes e independentes do endotélio. A rigidez arterial foi aferida através da análise da onda de pulso digital. Foi avaliado ainda o impacto da doença e do procedimento cirúrgico sobre a produção e circulação sérica de citocinas e marcadores inflamatórios, tais como: PCR-HS, nitrito/ nitrato, IL-6, Il-7, IL-8, IL-10, IFN-γ, TNF-α e G-CSF. Foi observada uma tendência à redução da vasodilatação da microcirculação cutânea após a administração de doses acumulativas de acetilcolina (endotélio dependente) através da iontoforese de 7 e 28 dias após o procedimento cirúrgico. A hiperemia térmica foi mais pronunciada na avaliação basal do que aos 7 e 28 dias. A hiperemia reativa pós oclusiva não demonstrou alterações 7 dias após o procedimento. Aos 28 dias, houve um aumento da condutância microvascular cutânea. Quando avaliada a vasodilatação endotélio-independente (nitroprussiato de sódio), observamos aumento do fluxo microvascular cutâneo diretamente proporcional à carga/ dose aplicada, sem diferenças nos valores obtidos no basal e 7 e 28 dias após o procedimento. A rigidez arterial não apresentou alterações. A análise dos fatores inflamatórios e das citocinas demonstrou aumento marcante da IL-6 e da IL-8 após 7 dias do procedimento cirúrgico, com retorno parcial aos níveis basais da IL-6 e total da IL-8 após 28 dias. O IFN-γ, TNF-α e G-CSF apenas apresentaram níveis detectáveis na avaliação basal e IL-7 e IL-10 não demonstraram alterações significativas nos tempos avaliados. A PCR-HS demonstrou níveis mais elevados após 7 dias e retorno parcial aos níveis basais após 28 dias. O nitrito/ nitrato, após 7 dias, apresentou leve queda em sua concentração plasmática. Concluímos que a pequena diferença entre o valores obtidos entre o basal e após 7 dias do procedimento cirúrgico com a iontoforese de acetilcolina resulta em minimização do impacto endotelial e um valor constante deste dado após 28 dias, sugere recomposição fisiológica completa. Este resultado foi semelhante com a análise da hiperemia térmica e reativa pós oclusiva. As interleucinas IL-6 e IL-8, bem como a PCR-HS apresentaram comportamento correlacionável, refletindo a cinética inflamatória. A rigidez arterial não demonstrou alterações.