Repercussões pulmonares após isquemia hepática parcial e reperfusão: modelo experimental

OBJETIVO: Descrever um modelo experimental de lesão de isquemia/reperfusão hepática com manifestações sistêmicas, representadas pelo envolvimento pulmonar, que possa ser utilizado por aqueles que pretendem compreender esse fenômeno. MÉTODOS: Ratos Wistar machos (200-250g) foram usados. Quatorze foram alocados em dois grupos, sendo G1 com oito submetidos somente à laparotomia e G2, seis à isquemia e reperfusão hepática. As funções hepática (aminotransferases séricas, respiração mitocondrial, histologia) e pulmonar (teste do azul de Evans) foram analisadas. RESULTADOS: houve diferença estatística significativa entre G1 e G2 ao se comparar valores de AST (24,3 ± 108 e 5406 ± 2263), ALT (88,5 ± 28,5 e 5169 ± 2690), razão de controle respiratório (3,41 ± 0,17 e 1,91 ± 0,55) e relação ADP/O (1,93 ± 0,03 e 1,45 ± 0,27), lesões histológicas (necrose, células inflamatórias, hemorragia, microesteatose) e teste do azul de Evans (194,31 ± 53 e 491,8 ± 141). CONCLUSÃO: O modelo mostrou-se útil para o estudo de lesão de isquemia/reperfusão hepática.

Destaques das diretrizes de doenças pulmonares intersticiais da Sociedade Brasileira de Pneumologia e Tisiologia

As doenças pulmonares intersticiais (DPIs) são afecções heterogêneas, envolvendo um elevado número de condições, cuja abordagem ainda é um grande desafio para o pneumologista. As Diretrizes de DPIs da Sociedade Brasileira de Pneumologia e Tisiologia, publicadas em 2012, foram estabelecidas com o intuito de fornecer aos pneumologistas brasileiros um instrumento que possa facilitar a abordagem dos pacientes com DPIs, padronizando-se os critérios utilizados para a definição diagnóstica das diferentes condições, além de orientar sobre o melhor tratamento nas diferentes situações. Esse artigo teve como objetivo descrever resumidamente os principais destaques dessas diretrizes.

Pulmonary Artery-Vein Segmentation in Real and Synthetic CT Images = Segmentación Arteria-Vena Pulmonares en Imágenes de CT Reales y Sintéticas

La tomografía axial computerizada (TAC) es la modalidad de imagen médica preferente para el estudio de enfermedades pulmonares y el análisis de su vasculatura. La segmentación general de vasos en pulmón ha sido abordada en profundidad a lo largo de los últimos años por la comunidad científica que trabaja en el campo de procesamiento de imagen; sin embargo, la diferenciación entre irrigaciones arterial y venosa es aún un problema abierto. De hecho, la separación automática de arterias y venas está considerado como uno de los grandes retos futuros del procesamiento de imágenes biomédicas. La segmentación arteria-vena (AV) permitiría el estudio de ambas irrigaciones por separado, lo cual tendría importantes consecuencias en diferentes escenarios médicos y múltiples enfermedades pulmonares o estados patológicos. Características como la densidad, geometría, topología y tamaño de los vasos sanguíneos podrían ser analizados en enfermedades que conllevan remodelación de la vasculatura pulmonar, haciendo incluso posible el descubrimiento de nuevos biomarcadores específicos que aún hoy en dípermanecen ocultos. Esta diferenciación entre arterias y venas también podría ayudar a la mejora y el desarrollo de métodos de procesamiento de las distintas estructuras pulmonares. Sin embargo, el estudio del efecto de las enfermedades en los árboles arterial y venoso ha sido inviable hasta ahora a pesar de su indudable utilidad. La extrema complejidad de los árboles vasculares del pulmón hace inabordable una separación manual de ambas estructuras en un tiempo realista, fomentando aún más la necesidad de diseñar herramientas automáticas o semiautomáticas para tal objetivo. Pero la ausencia de casos correctamente segmentados y etiquetados conlleva múltiples limitaciones en el desarrollo de sistemas de separación AV, en los cuales son necesarias imágenes de referencia tanto para entrenar como para validar los algoritmos. Por ello, el diseño de imágenes sintéticas de TAC pulmonar podría superar estas dificultades ofreciendo la posibilidad de acceso a una base de datos de casos pseudoreales bajo un entorno restringido y controlado donde cada parte de la imagen (incluyendo arterias y venas) está unívocamente diferenciada. En esta Tesis Doctoral abordamos ambos problemas, los cuales están fuertemente interrelacionados. Primero se describe el diseño de una estrategia para generar, automáticamente, fantomas computacionales de TAC de pulmón en humanos. Partiendo de conocimientos a priori, tanto biológicos como de características de imagen de CT, acerca de la topología y relación entre las distintas estructuras pulmonares, el sistema desarrollado es capaz de generar vías aéreas, arterias y venas pulmonares sintéticas usando métodos de crecimiento iterativo, que posteriormente se unen para formar un pulmón simulado con características realistas. Estos casos sintéticos, junto a imágenes reales de TAC sin contraste, han sido usados en el desarrollo de un método completamente automático de segmentación/separación AV. La estrategia comprende una primera extracción genérica de vasos pulmonares usando partículas espacio-escala, y una posterior clasificación AV de tales partículas mediante el uso de Graph-Cuts (GC) basados en la similitud con arteria o vena (obtenida con algoritmos de aprendizaje automático) y la inclusión de información de conectividad entre partículas. La validación de los fantomas pulmonares se ha llevado a cabo mediante inspección visual y medidas cuantitativas relacionadas con las distribuciones de intensidad, dispersión de estructuras y relación entre arterias y vías aéreas, los cuales muestran una buena correspondencia entre los pulmones reales y los generados sintéticamente. La evaluación del algoritmo de segmentación AV está basada en distintas estrategias de comprobación de la exactitud en la clasificación de vasos, las cuales revelan una adecuada diferenciación entre arterias y venas tanto en los casos reales como en los sintéticos, abriendo así un amplio abanico de posibilidades en el estudio clínico de enfermedades cardiopulmonares y en el desarrollo de metodologías y nuevos algoritmos para el análisis de imágenes pulmonares. ABSTRACT Computed tomography (CT) is the reference image modality for the study of lung diseases and pulmonary vasculature. Lung vessel segmentation has been widely explored by the biomedical image processing community, however, differentiation of arterial from venous irrigations is still an open problem. Indeed, automatic separation of arterial and venous trees has been considered during last years as one of the main future challenges in the field. Artery-Vein (AV) segmentation would be useful in different medical scenarios and multiple pulmonary diseases or pathological states, allowing the study of arterial and venous irrigations separately. Features such as density, geometry, topology and size of vessels could be analyzed in diseases that imply vasculature remodeling, making even possible the discovery of new specific biomarkers that remain hidden nowadays. Differentiation between arteries and veins could also enhance or improve methods processing pulmonary structures. Nevertheless, AV segmentation has been unfeasible until now in clinical routine despite its objective usefulness. The huge complexity of pulmonary vascular trees makes a manual segmentation of both structures unfeasible in realistic time, encouraging the design of automatic or semiautomatic tools to perform the task. However, this lack of proper labeled cases seriously limits in the development of AV segmentation systems, where reference standards are necessary in both algorithm training and validation stages. For that reason, the design of synthetic CT images of the lung could overcome these difficulties by providing a database of pseudorealistic cases in a constrained and controlled scenario where each part of the image (including arteries and veins) is differentiated unequivocally. In this Ph.D. Thesis we address both interrelated problems. First, the design of a complete framework to automatically generate computational CT phantoms of the human lung is described. Starting from biological and imagebased knowledge about the topology and relationships between structures, the system is able to generate synthetic pulmonary arteries, veins, and airways using iterative growth methods that can be merged into a final simulated lung with realistic features. These synthetic cases, together with labeled real CT datasets, have been used as reference for the development of a fully automatic pulmonary AV segmentation/separation method. The approach comprises a vessel extraction stage using scale-space particles and their posterior artery-vein classification using Graph-Cuts (GC) based on arterial/venous similarity scores obtained with a Machine Learning (ML) pre-classification step and particle connectivity information. Validation of pulmonary phantoms from visual examination and quantitative measurements of intensity distributions, dispersion of structures and relationships between pulmonary air and blood flow systems, show good correspondence between real and synthetic lungs. The evaluation of the Artery-Vein (AV) segmentation algorithm, based on different strategies to assess the accuracy of vessel particles classification, reveal accurate differentiation between arteries and vein in both real and synthetic cases that open a huge range of possibilities in the clinical study of cardiopulmonary diseases and the development of methodological approaches for the analysis of pulmonary images.

Estudo de um sistema de frenagem eletromagnética empregando correntes parasitas

This work deals with the analytical, computational and experimental study of phenomena related to the Eddy current induction in low permeability means for embedded electromagnetic braking systems applications. The phenomena of forces generation in opposing to the variation of stationary magnetic flux produced by DC power supplies, set in motion by the application of an external propulsive force are addressed. The study is motivated by search for solving the problem of speed control of PIGs used to verifying and maintaining pipelines, and is led based on the analytical models synthesis, validated by means of computer simulations in Finite Elements environment, provided by engineering support software; and with experimental tests conducted under controlled laboratory conditions. Finally, a damping systems design methodology based on analyzes results conducted throughout the study is presented

LCD-OpenPACS: sistema integrado de telerradiologia com auxílio ao diagnóstico de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada

Lung cancer is one of the most common types of cancer and has the highest mortality rate. Patient survival is highly correlated with early detection. Computed Tomography technology services the early detection of lung cancer tremendously by offering aminimally invasive medical diagnostic tool. However, the large amount of data per examination makes the interpretation difficult. This leads to omission of nodules by human radiologist. This thesis presents a development of a computer-aided diagnosis system (CADe) tool for the detection of lung nodules in Computed Tomography study. The system, called LCD-OpenPACS (Lung Cancer Detection - OpenPACS) should be integrated into the OpenPACS system and have all the requirements for use in the workflow of health facilities belonging to the SUS (Brazilian health system). The LCD-OpenPACS made use of image processing techniques (Region Growing and Watershed), feature extraction (Histogram of Gradient Oriented), dimensionality reduction (Principal Component Analysis) and classifier (Support Vector Machine). System was tested on 220 cases, totaling 296 pulmonary nodules, with sensitivity of 94.4% and 7.04 false positives per case. The total time for processing was approximately 10 minutes per case. The system has detected pulmonary nodules (solitary, juxtavascular, ground-glass opacity and juxtapleural) between 3 mm and 30 mm.

Classificação de nódulos pulmonares em imagens tomográficas utilizando redes neurais artificiais em cascata

Lung cancer is the most common of malignant tumors, with 1.59 million new cases worldwide in 2012. Early detection is the main factor to determine the survival of patients affected by this disease. Furthermore, the correct classification is important to define the most appropriate therapeutic approach as well as suggest the prognosis and the clinical disease evolution. Among the exams used to detect lung cancer, computed tomography have been the most indicated. However, CT images are naturally complex and even experts medical are subject to fault detection or classification. In order to assist the detection of malignant tumors, computer-aided diagnosis systems have been developed to aid reduce the amount of false positives biopsies. In this work it was developed an automatic classification system of pulmonary nodules on CT images by using Artificial Neural Networks. Morphological, texture and intensity attributes were extracted from lung nodules cut tomographic images using elliptical regions of interest that they were subsequently segmented by Otsu method. These features were selected through statistical tests that compare populations (T test of Student and U test of Mann-Whitney); from which it originated a ranking. The features after selected, were inserted in Artificial Neural Networks (backpropagation) to compose two types of classification; one to classify nodules in malignant and benign (network 1); and another to classify two types of malignancies (network 2); featuring a cascade classifier. The best networks were associated and its performance was measured by the area under the ROC curve, where the network 1 and network 2 achieved performance equal to 0.901 and 0.892 respectively.

Lesões pulmonares provocadas pela nicotina por via subcutânea em ratos.

RESUMO: Objetivo: Estudo com o objetivo de observar a influência da nicotina, aplicada pela via subcutânea, em pulmões de ratos. Métodos: Foram utilizados 20 ratos Wistar pesando 235±35g, separados aleatoriamente em 2 grupos iguais. O grupo I (n=10) recebeu nicotina na dose de 2 mg/ Kg/dia pela via subcutânea durante 20 dias e o grupo II (n=10) recebeu placebo pela mesma via de administração. Resultados: Os resultados mostraram que no grupo I ocorreu broncopneumonia em 3 (30%) ratos, leucocitose alveolar em 10 (100%) e leucocitose septal em 7 (70%). Atelectasia foi encontrada em 2 (20%). Transformados em escores, os dados totalizaram 52 pontos. Os escores das alterações observadas nos pulmões do grupo II atingiram 11 pontos (p<0,05). Conclusão: Os dados permitiram concluir que o uso da nicotina por via subcutânea contribuiu para o aparecimento de lesões pulmonares em ratos, em número e intensidade significativamente maiores do que nos animais considerados controles.

Lesões pulmonares provocadas pela nicotina por via subcutânea em ratos

Objetivo: Estudo com o objetivo de observar a influência da nicotina, aplicada pela via subcutânea, em pulmões de ratos. Métodos: Foram utilizados 20 ratos Wistar pesando 235±35g, separados aleatoriamente em 2 grupos iguais. O grupo I (n=10) recebeu nicotina na dose de 2 mg/Kg/dia pela via subcutânea durante 20 dias e o grupo II (n=10) recebeu placebo pela mesma via de administração. Resultados: Os resultados mostraram que no grupo I ocorreu broncopneumonia em 3 (30%) ratos, leucocitose alveolar em 10 (100%) e leucocitose septal em 7 (70%). Atelectasia foi encontrada em 2 (20%). Transformados em escores, os dados totalizaram 52 pontos. Os escores das alterações observadas nos pulmões do grupo II atingiram 11 pontos (p<0,05). Conclusão: Os dados permitiram concluir que o uso da nicotina por via subcutânea contribuiu para o aparecimento de lesões pulmonares em ratos, em número e intensidade significativamente maiores do que nos animais considerados controles

Lesões pulmonares provocadas pela nicotina por via subcutânea em ratos.

RESUMO: Objetivo: Estudo com o objetivo de observar a influência da nicotina, aplicada pela via subcutânea, em pulmões de ratos. Métodos: Foram utilizados 20 ratos Wistar pesando 235±35g, separados aleatoriamente em 2 grupos iguais. O grupo I (n=10) recebeu nicotina na dose de 2 mg/ Kg/dia pela via subcutânea durante 20 dias e o grupo II (n=10) recebeu placebo pela mesma via de administração. Resultados: Os resultados mostraram que no grupo I ocorreu broncopneumonia em 3 (30%) ratos, leucocitose alveolar em 10 (100%) e leucocitose septal em 7 (70%). Atelectasia foi encontrada em 2 (20%). Transformados em escores, os dados totalizaram 52 pontos. Os escores das alterações observadas nos pulmões do grupo II atingiram 11 pontos (p<0,05). Conclusão: Os dados permitiram concluir que o uso da nicotina por via subcutânea contribuiu para o aparecimento de lesões pulmonares em ratos, em número e intensidade significativamente maiores do que nos animais considerados controles.