Imagem por ressonância magnética na investigação da cabeça de cães

A imagem por ressonância magnética (IRM) é o método de diagnóstico por imagem não invasivo mais sensível para avaliar as partes moles, particularmente o encéfalo, porém trata-se de uma técnica onerosa. O método fundamenta-se no fenômeno da ressonância magnética nuclear que ocorre quando núcleos atômicos com propriedades magnéticas presentes no corpo são submetidos a um campo magnético intenso, sendo posteriormente excitados por energia de radiofrequência e gerando, por sua vez, um sinal de onda de radiofrequência capaz de ser captado por uma antena receptora, passando por um processo matemático, chamado Transformada de Fourier, para posterior formação da imagem. Esse estudo objetivou realizar 10 exames completos da cabeça em cadáveres de cães normais à IRM e confeccionar um Atlas com as estruturas identificadas. As imagens foram adquiridas em um aparelho de ressonância magnética Gyroscan S15/HP Philips com campo magnético de 1,5Tesla. Os cadáveres foram posicionados com a cabeça no interior de uma bobina de cabeça humana e foram submetidos a cortes iniciais sagitais a partir de onde se planejou os cortes transversais e dorsais nas sequências de pulso spin-eco T1, T2 e DP. Em T1 utilizou-se TR=400ms e TE=30ms, T2 utilizou-se TR=2000ms e TE=80ms e na DP utilizou-se TR=2000ms e TE=30ms. A espessura do corte foi de 4mm, o número de médias foi igual a 2, a matriz foi de 256x256, o fator foi igual a 1,0 e o campo de visão foi de 14cm. A duração do exame completo da cabeça foi de 74,5minutos. As imagens obtidas com as sequências utilizadas e com a bobina de cabeça humana foram de boa qualidade. Em T1 a gordura tornou-se hiperintensa e o líquido hipointenso. Em T2 a gordura ficou menos hiperintensa e o líquido hiperintenso. A cortical óssea e o ar foram hipointensos em todas as sequências utilizadas devido a baixa densidade de prótons. A sequência DP mostrou o melhor contraste entre a substância branca e cinzenta quando comparada a T2 e a T1. T2 evidenciou o líquido cefalorraquidiano tornando possível a distinção dos sulcos e giros cerebrais. Através do exame de IRM foi possível, pelo contraste, identificar as estruturas ósseas componentes da arquitetura da região, músculos, grandes vasos venosos e arteriais e estruturas do sistema nervoso central, além de elementos do sistema digestório, respiratório e estruturas dos olhos entre outras. Nesse estudo as IRM adquiridas nas sequências T1, DP e T2 foram complementares para o estudo dos aspectos anatômicos da cabeça de cães demonstrando-os com riqueza de detalhes. O tempo requerido para o exame completo da cabeça é compátivel para uso em animais vivos desde que devidamente anestesiados e controlados. Os resultados obtidos por esse trabalho abrem caminho em nosso meio, para o estudo de animais vivos e para o início da investigação de doenças, principalmente as de origem neurológica, visto ser esta técnica excelente para a visibilização do encéfalo.

Imagem por ressonância magnética: princípios básicos

A ressonância magnética é a propriedade física exibida por núcleos de determinados elementos que, quando submetidos a um campo magnético forte e excitados por ondas de rádio em determinada freqüência (Freqüência de Larmor), emitem rádio sinal, o qual pode ser captado por uma antena e transformado em imagem. A imagem por ressonância magnética (IRM) é o método de diagnóstico por imagem não-invasivo mais sensível para avaliar partes moles, particularmente o encéfalo, porém trata-se de uma técnica onerosa. Ela apresenta grande potencial diagnóstico, poucos efeitos deletérios e muitos benefícios a serem obtidos com o seu uso. Além disso, a IRM fornece informações anatômicas acuradas, imagens em qualquer plano do corpo, bom contraste e resolução espacial e por si só pode sugerir um diagnóstico. Porém, não permite um diagnóstico histológico específico e deve ser interpretada em contexto com outros achados clínicos e patológicos. Esta revisão teve como objetivos mostrar as bases físicas da ressonância magnética e propiciar mais conhecimento aos veterinários.

A new species and new distribution records of Pickeliana (Opiliones: Laniatores: Stygnidae)

A new species of Pickeliana Mello-Leitao,1932, P. albimaculata sp. nov, is described from Jussari, Bahia, Brazil. It can be easily distinguished from the already described species by the presence of white spots on mesotergal area I and anal opercle. It is similar to P. pickeli Mello-Leitao,1932 by the presence of a large, ventro-apical pointed tubercle on femora III-IV A cladistic analysis was performed adding a new character to the available character matrix, the presence of a large and ventro-apical pointed tubercle on male femur IV According to this analysis, P. albimaculata sp. nov is sister species of P.pickeli.Additionally,we present an identification key and an update on the geographical distribution of species of this genus in northeastern Brazil.

Bayesian inference for a skew-normal IRT model under the centred parameterization

Item response theory (IRT) comprises a set of statistical models which are useful in many fields, especially when there is interest in studying latent variables. These latent variables are directly considered in the Item Response Models (IRM) and they are usually called latent traits. A usual assumption for parameter estimation of the IRM, considering one group of examinees, is to assume that the latent traits are random variables which follow a standard normal distribution. However, many works suggest that this assumption does not apply in many cases. Furthermore, when this assumption does not hold, the parameter estimates tend to be biased and misleading inference can be obtained. Therefore, it is important to model the distribution of the latent traits properly. In this paper we present an alternative latent traits modeling based on the so-called skew-normal distribution; see Genton (2004). We used the centred parameterization, which was proposed by Azzalini (1985). This approach ensures the model identifiability as pointed out by Azevedo et al. (2009b). Also, a Metropolis Hastings within Gibbs sampling (MHWGS) algorithm was built for parameter estimation by using an augmented data approach. A simulation study was performed in order to assess the parameter recovery in the proposed model and the estimation method, and the effect of the asymmetry level of the latent traits distribution on the parameter estimation. Also, a comparison of our approach with other estimation methods (which consider the assumption of symmetric normality for the latent traits distribution) was considered. The results indicated that our proposed algorithm recovers properly all parameters. Specifically, the greater the asymmetry level, the better the performance of our approach compared with other approaches, mainly in the presence of small sample sizes (number of examinees). Furthermore, we analyzed a real data set which presents indication of asymmetry concerning the latent traits distribution. The results obtained by using our approach confirmed the presence of strong negative asymmetry of the latent traits distribution. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.