Understanding the microcirculation in sepsis: still a long way to go...

Sakr, Yasser

doi:10.1007/s00134-011-2229-x

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“…ln lhe past years, severa! approaches in lhe literamre make analysis of the properties blood microcirculation to detect sepsis in its advanced stage, however, still can not avoid death, because at this phase it is not possible for a patient to recover [6], [1], [7], [8]. Applying image processing techniques are expected to discover lhe presence of sepsis in patients who are at the initial stage, it is possible to avoid the high percentage of deaths that currently occur in hospitals.…”

Section: Lntroductionmentioning

confidence: 99%

Classificação de degeneração tecidual em pacientes com sepse usando imagens por Sidestream Dark Field {SDF)

Zoghbi

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A sepse é uma infecção generalizada do organismo, caracterizada por uma resposta inflamatória sistêmica que pode levar à falência múltipla de órgãos. Para diminuir a elevada taxa de mortalidade associada aos quadros da sepse grave, faz-se necessária a detecção de alterações estruturais de tecidos e da microcirculação o mais cedo possível. O advento da técnica de imageamento por Sidestream Dark Field (SDF) possibilitou a identificação de alterações da microcirculação usando imagens dinâmicas de alta resolução por meio da iluminação por diodos emissores de luz. As imagens SDF permitem uma caracterização eficiente da arquitetura de vênulas e capilares sanguíneos, tanto em seu estado normal quanto na presença de inflamações, que estão associadas aos quadros da sepse. Neste contexto, este projeto tem como objetivo desenvolver uma metodologia automatizada de detecção e caracterização do nível de heterogeneidade da arquitetura tecidual em imagens SDF de pacientes com sepse. Este projeto envolve o desenvolvimento de dois modelos matemáticos: o primeiro é baseado em grafos, redes com ramificações e fractais para representar e quantificar as estruturas dos vasos sanguíneos e suas respectivas correlações com os tecidos dos órgãos com sepse. O segundo modelo matemática é baseado em extrair descritores baseados em padrões de níveis cinza e coefficients de wavelets.

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