We report the case of a male newborn, product of a 36 week pregnancy, with diagnosis of congenital pneumonia and with a confirmatory test for influenza A (H1N1) virus, without any other suspicious contact. The mother was admitted to the hospital with respiratory failure and the history of a flu-like episode of 5 days of evolution, during the first days of the pandemic in Peru. Due to the severe evolution of the respiratory process, assisted ventilation was given to her and then a cesarean section was performed due to acute fetal distress and oligoamnios. The mother was later confirmed as a case of epidemic influenza A (H1N1) and pulmonary tuberculosis.
There is insufficient evidence on the efficacy and safety of RAL to decrease the risk of MTCT in HIV pregnant women who present in the last trimester of pregnancy.
<p>Supervised learning requires labeled data to train models and then make predictions from new input data. Deep Learning (DL) methods require immense amounts of training data and processing power to provide reasonable results. In computer vision applications, and more specifically in despeckling SAR (Synthetic Aperture Radar) images, due to the speckle content, there is no ground truth available. To test the performances of despeckling filters, the common approach is tocorrupt synthetic images with a suitable speckle model and then, after filtering, well-known metrics are obtained. Then, filters are tested on actual SAR data, and specific metrics for SAR are evaluated. However, even the most elaborated speckle models are far from accounting for the complex mechanisms related to SAR images. In this paper, a methodology to design a realistic dataset to overcome these limitations is proposed. Actual SAR images of the same scene but acquired with the same sensor on different dates are downloaded from one of the available satellite platforms. Images are properly co-registered and averaged to get a ground truth-like reference image to objectively evaluate the performance of a despeckling method. To show the benefits of the proposed methodology, an on-the-shelf deep learning approach is used to filter the data, and compared with the standard approach using synthetic corrupted images with a speckle model. The final validation on actual SAR data not included in the training phase validates the proposed dataset. From the results shown, it is recommended to test filters on the proposed more realistic dataset and abandon the usual approach.</p>
Este artículo describe el diseño y construcción de un analizador que permite medir en línea, la razón Orgánico-Acuoso (O/A) y el Tiempo de Separación de Fases (TSF) en un proceso de extracción por solvente. Su principio de funcionamiento se basa en un sistema automatizado que permite adquirir las muestras desde el proceso, para posteriormente ser sometidas a un tratamiento digital de las imágenes capturadas, procedimiento mediante el cual se obtienen ambas mediciones. Los resultados logrados, son promisorios, debido a que el analizador presenta una buena precisión para este tipo de instrumento no convencional, menores a un 2% de error relativo promedio. Se enfatiza la importancia de medir estas variables operacionales en forma oportuna y precisa, para evitar pérdidas de eficiencia operacional y mantener la recuperación establecida por diseño. Con este nuevo analizador, se pretende que empresas mineras que desarrollan la hidrometalurgia, cuenten con un instrumento de medición en línea que les permita, mejorar la operación de la planta, su eficiencia y recuperación. Palabras clave: Analizador, razón O/A, tiempo de separación de fases, extracción por solventes, imágenes digitales, procesamiento de imágenes.
Objetivos: Detectar el genoma proviral de HTLV-1 mediante el desarrollo de reacción en cadena de la polimerasa (PCR). Diseño: Descriptivo. Institución: D.A. Microbiología Médica, Facultad de Medicina, UNMSM. Participantes: Personas con y sin sospecha de HTLV-I. Principales medidas de resultados: detección de HTLV-1 mediante PCR. Resultados: El 71,4% de los pacientes con sospecha clínica de HTLV-I fue reactivo por métodos Inmunológico. Elisa HTLV I-II Biokit detectó 5 casos reactivos (X=2,359 ± DE: 0,7309); los dos casos con sospecha clínica de HTLV- I fueron no reactivos (DO: 0,007 y 0,04); los tres casos con antecedente clínico de estrongiloidiosis fueron no reactivos al Elisa (DO: 0,029, 0,001 y 0,00). El promedio de los sueros no reactivos con antecedente clínico de HTLV-1 y estrongiloidiosis fue 0,0154 ±0,018. En el grupo de voluntarios sanos, el promedio de las DO fue 0,0085 ± 0,0068. Al comparar los grupos, se observó que hubo diferencias significativas entre el grupo HTLV-1 y los grupos estrongiloidiosis y controles sanos (p<0,05). La amplificación del ADN gonómico (proviral) de muestras sanguíneas utilizó primers de la región Pol I. Conclusiones: El método inmunológico permitió diferenciar los grupos de estudio. El producto de amplificación de los pacientes con HTLV-I fue de 117 pb.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.