Zespół Sweeta — etiopatogeneza, obraz kliniczny, diagnostyka, leczenie

Zespół Sweeta jest rzadko występującym schorzeniem o charakterze zapalnym, należącym do grupy dermatoz neutrofilowych. Charakteryzuje się nagłym występowaniem zmian skórnych o charakterze grudek, guzków, blaszek z towarzyszącą gorączką i leukocytozą. Zazwyczaj wyróżnia się następujące podtypy zespołu: klasyczny, związany z nowotworami i indukowany przez leki. Etiopatogeneza zespołu Sweeta pozostaje niejasna. Zespół bywa poprzedzony infekcją układu oddechowego, układu pokarmowego, szczepieniem bądź współwystępuje z chorobą nowotworową, chorobą zapalną lub ciążą. Dla zespołu Sweeta charakterystyczna jest dobra odpowiedź na leczenie ogólne preparatami glikokortykosteroidowymi i szybkie ustępowanie wykwitów. Średnio u jednej trzeciej pacjentów zmiany nawracają. Słowa kluczowe: ostra gorączkowa dermatoza neutrofilowa, dermatozy neutrofilowe, zespół Sweet

Sweet’s syndrome — etiopathogenesis, clinical presentation, diagnosis, treatment

Zespół Sweeta jest rzadko występującym schorzeniem o charakterze zapalnym, należącym do grupy dermatoz neutrofilowych. Charakteryzuje się nagłym występowaniem zmian skórnych o charakterze grudek, guzków, blaszek z towarzyszącą gorączką i leukocytozą. Zazwyczaj wyróżnia się następujące podtypy zespołu: klasyczny, związany z nowotworami i indukowany przez leki. Etiopatogeneza zespołu Sweeta pozostaje niejasna. Zespół bywa poprzedzony infekcją układu oddechowego, układu pokarmowego, szczepieniem bądź współwystępuje z chorobą nowotworową, chorobą zapalną lub ciążą. Dla zespołu Sweeta charakterystyczna jest dobra odpowiedź na leczenie ogólne preparatami glikokortykosteroidowymi i szybkie ustępowanie wykwitów. Średnio u jednej trzeciej pacjentów zmiany nawracają.Sweet’s syndrome is a rare inflammatory disorder belonging to the group of neutrophilic dermatoses. It is characterized by a sudden onset of skin lesions such as papules, nodules, plaques, accompanied by fever and leukocytosis. The syndrome is typically classified into the following subtypes: classical, malignancy-associated and drug-induced. The etiopathogenesis of Sweet’s syndrome remains unclear. The syndrome is sometimes preceded by infection of the respiratory system, digestive system, vaccination or coexists with neoplastic disease, inflammatory disease or pregnancy. A characteristic feature of Sweet’s syndrome is a good response to systemic treatment with glucocorticosteroids and a rapid resolution of the lesions. On average, one third of patients have recurrent lesions

Multi3Net: Segmenting Flooded Buildings via Fusion of Multiresolution, Multisensor, and Multitemporal Satellite Imagery

We propose a novel approach for rapid segmentation of flooded buildings by fusing multiresolution, multisensor, and multitemporal satellite imagery in a convolutional neural network. Our model significantly expedites the generation of satellite imagery-based flood maps, crucial for first responders and local authorities in the early stages of flood events. By incorporating multitemporal satellite imagery, our model allows for rapid and accurate post-disaster damage assessment and can be used by governments to better coordinate medium- and long-term financial assistance programs for affected areas. The network consists of multiple streams of encoder-decoder architectures that extract spatiotemporal information from medium-resolution images and spatial information from high-resolution images before fusing the resulting representations into a single medium-resolution segmentation map of flooded buildings. We compare our model to state-of-the-art methods for building footprint segmentation as well as to alternative fusion approaches for the segmentation of flooded buildings and find that our model performs best on both tasks. We also demonstrate that our model produces highly accurate segmentation maps of flooded buildings using only publicly available medium-resolution data instead of significantly more detailed but sparsely available very high-resolution data. We release the first open-source dataset of fully preprocessed and labeled multiresolution, multispectral, and multitemporal satellite images of disaster sites along with our source code